从教育视角理解人工智能赋能科学教育的目标与方法
□刘峡壁徐启发谢冰
字数：2673
2025-06-15
版名：理论
人工智能（AI）技术的发展，尤其是大模型技术的出现，使AI在教育中的应用成为如今教育领域关注的热点问题。作为认识人类自身的技术，AI与教育是内在统一的，利用AI技术辅助提高教育的质量与效率也就具有天然的合理性。具体如何使A I赋能教育，还是一个方兴未艾的新领域，有不少根本问题有待人们去探究。
A I赋能教育，归根结底，重点是在教育，是为了使人得到更好的发展。因此应从教育的角度而非技术的角度来认识此问题。一切AI赋能教育的手段与方法，不是看它背后采用的技术多么先进，而是看它有没有良好的教育理念与思路来作为支撑，看它能解决教育中的什么问题，以及如何解决教育问题。从教育中来，再回到教育中去，由教育为AI引路，这才是AI赋能教育的正确路径。如果不是这样，不对AI技术加以审慎地使用，不仅无法起到提高教育的目的，还可能起到反作用。
A I时代科学教育的目标与方式
A I是模仿人类智能的技术，因此基于AI的产品将逐渐代替人类非创造性或低创造性的劳动，由此教育对人的培养目标将发生根本改变，促进人的创造力发展将逐渐成为教育关注的首要问题。
科学教育作为培养学生科技素养、实践能力与创新精神的教育，强调动手实践和探究。知识也是创造力的关键支撑因素之一，在做好基础学科教学的前提下，优化科学教育，将创新精神与知识技能相互融合，不仅能有效促进学生创造力的发展，还能充分发挥我国基础教育扎实的优势，为科技拔尖创新人才的脱颖而出厚植土壤，用教育强国的理念为中国科技领先世界奠定基础。
如何实现以上目标，使科学教育与传统学科教育相得益彰呢？笔者认为以下科学教育方式是关键的手段。
项目式学习：相近概念包括任务式学习、研究性学习、问题导向性学习等，这些概念有细节上的区别，但共同点在于以动手实践为主。让学生独立自主地完成一项任务或一件作品，在这一过程中需要学生调动各方面知识与能力，创造性地解决所面临的问题，从而使学生的动手能力、分析与解决问题能力、协作能力、表达能力、创新意识等综合素养得到有效锻炼。
跨学科学习：跨学科学习任务对于提高学生综合应用各学科知识解决问题的能力毋庸置疑。现实中的科学与工程问题都需要对不同学科的知识综合运用才能解决，这也是学生在未来职业与专业发展中必须具备的能力。通过跨学科学习将基础学科中的知识点与实际科技问题相结合，不仅能提高学生综合运用知识的能力，还能提高学生对基础知识的理解，激发他们对基础知识学习的兴趣。
贯通式学习：科学素养的形成和发展是一个慢过程，不同学段在这一过程中发挥着不同的重要作用。可以将科学素养的关键因素区分为意识、思维、知识、技能四个方面。创新意识需要从小学开始引导，创新思维从初中开始逐渐形成，创新所需知识与技能的综合运用应该在高中开始强调，到本科与研究生阶段逐渐成熟。错过了关键因素的最佳培养学段，即便在更高学段花更多的时间，也很难解决。因此通过贯通式学习，做好科学素养的分解，有针对性地在不同学段持续开展，是很有必要的。
A I赋能科学教育的方法
应考虑AI在解决科学教育现实问题上可以使用的方法，进而考虑如何综合运用这些方法更好地开展项目式学习、跨学科学习、贯通式学习这三种关键科学教育方式，以及如何更好地解决科技拔尖创新人才培养问题。
1.解决方法
针对教学资源不足问题，可利用虚拟现实与增强现实技术，结合人工智能技术，形成虚拟设备、虚拟实验室，通过电脑以虚拟方式完成实验操作，还可引入数字场馆等校外虚拟教学资源，达到节省成本、支持线上教学等目的。
针对师资水平问题，可从师资培训与辅助教学两方面来解决。在师资培训上，利用大模型技术推送培训资源，自动形成和调整个性化培训计划，充分利用教师碎片化时间提高其专业技术水平。在辅助教学上，一是利用大模型技术自动生成与教学主题相关的教学内容与教学方法，辅助提高教师授课水平；二是构建AI助理教师（如机器人教师、数字人教师、线上教师等多种形式），与科学教师一起组成基于AI的双师教育模式。
针对学生能力问题，构建AI在线指导教师，随时弥补学生所欠缺的知识与能力，进行个性化指导，从而帮助其有效完成学习任务，获得成就感。学生对于自己所欠缺的知识与能力，将在这一过程中得到补充，并在后续学习中逐渐提高。
针对科学素养评测问题，大模型的优势是具有大规模较为完备的人类科学知识体系，可以充分利用这一优势，采用交互式问答的方法对学生科学素养进行精细考察，结合科学素养理论精确检测学生科学素养关键因素的发展水平，并评判其需要完善的因素，从而在完成科学素养评测的同时，还能有针对性地给出教学建议，为个性化学习做准备。
针对科技拔尖创新人才培养问题，首先，在科学素养评测的基础上，利用机器学习技术，发掘科技拔尖创新人才所具备的共同特点，自动发现有专长的特殊人才。其次，建立基础学科知识点与科技创新项目之间的对应关系，使学生强化对基础学科的掌握并提高对基础学科的兴趣，从而在基础学科学习上取得更好的成绩。最后，利用AI技术加强家校互动，使家长形成正确的教育理念，更好地了解学生的成长并合理调整对学生的未来预期，减少家长焦虑，有效共同培养。
2.实施方案
项目式学习：建立项目式学习AI助理教师，辅助教师开展教学，帮助学生完成学习。对于教师，根据项目主题和当前科技前沿，帮助确定项目选题，在项目进行过程中推送相关教学资料给教师做准备。对于学生，作为智能学伴，当学生实际动手过程中出现超出其知识与能力范围的问题时，提供相关资料供学生参考。
跨学科学习：构建基础学科知识库与知识图谱，根据学校确定的跨学科主题，基于知识库与知识图谱自动确定与各个基础学科相关联的知识点，自动生成并分解到各个学科，提供跨学科教学方案给各科教师，由教师修改确定最终方案并在实际教学中实施。同时，在实施过程中，根据教学计划，自动推送相关主题的技术背景与延伸知识给各学科教师做好教学准备。
贯通式学习：以支撑创造力的科学素养理论为依据，确定小初高各个学段需要达到的素养要素水平。在此基础上，利用基于大模型的AI交互式评测方法对学生素养要素进行评测，结合学生所处学段素养要素水平要求，形成个性化教学目标，进而利用大模型技术自动生成个性化教学内容与形式，辅助教师开展培养活动。
科技拔尖创新人才培养：将科技拔尖创新人才培养融入上述三种关键教学方式中，在贯通式培养中识别并培养人才，在项目式学习中持续提高学生科学素养和创新能力，在跨学科学习中夯实其对基础知识的掌握与运用能力。最后，利用基于AI的校家社协同育人系统，为科技拔尖创新人才培养创造良好的综合教育环境。（据《中小学科学教育》2025年第2期，有删改）
A I赋能教育，归根结底，重点是在教育，是为了使人得到更好的发展。因此应从教育的角度而非技术的角度来认识此问题。一切AI赋能教育的手段与方法，不是看它背后采用的技术多么先进，而是看它有没有良好的教育理念与思路来作为支撑，看它能解决教育中的什么问题，以及如何解决教育问题。从教育中来，再回到教育中去，由教育为AI引路，这才是AI赋能教育的正确路径。如果不是这样，不对AI技术加以审慎地使用，不仅无法起到提高教育的目的，还可能起到反作用。
A I时代科学教育的目标与方式
A I是模仿人类智能的技术，因此基于AI的产品将逐渐代替人类非创造性或低创造性的劳动，由此教育对人的培养目标将发生根本改变，促进人的创造力发展将逐渐成为教育关注的首要问题。
科学教育作为培养学生科技素养、实践能力与创新精神的教育，强调动手实践和探究。知识也是创造力的关键支撑因素之一，在做好基础学科教学的前提下，优化科学教育，将创新精神与知识技能相互融合，不仅能有效促进学生创造力的发展，还能充分发挥我国基础教育扎实的优势，为科技拔尖创新人才的脱颖而出厚植土壤，用教育强国的理念为中国科技领先世界奠定基础。
如何实现以上目标，使科学教育与传统学科教育相得益彰呢？笔者认为以下科学教育方式是关键的手段。
项目式学习：相近概念包括任务式学习、研究性学习、问题导向性学习等，这些概念有细节上的区别，但共同点在于以动手实践为主。让学生独立自主地完成一项任务或一件作品，在这一过程中需要学生调动各方面知识与能力，创造性地解决所面临的问题，从而使学生的动手能力、分析与解决问题能力、协作能力、表达能力、创新意识等综合素养得到有效锻炼。
跨学科学习：跨学科学习任务对于提高学生综合应用各学科知识解决问题的能力毋庸置疑。现实中的科学与工程问题都需要对不同学科的知识综合运用才能解决，这也是学生在未来职业与专业发展中必须具备的能力。通过跨学科学习将基础学科中的知识点与实际科技问题相结合，不仅能提高学生综合运用知识的能力，还能提高学生对基础知识的理解，激发他们对基础知识学习的兴趣。
贯通式学习：科学素养的形成和发展是一个慢过程，不同学段在这一过程中发挥着不同的重要作用。可以将科学素养的关键因素区分为意识、思维、知识、技能四个方面。创新意识需要从小学开始引导，创新思维从初中开始逐渐形成，创新所需知识与技能的综合运用应该在高中开始强调，到本科与研究生阶段逐渐成熟。错过了关键因素的最佳培养学段，即便在更高学段花更多的时间，也很难解决。因此通过贯通式学习，做好科学素养的分解，有针对性地在不同学段持续开展，是很有必要的。
A I赋能科学教育的方法
应考虑AI在解决科学教育现实问题上可以使用的方法，进而考虑如何综合运用这些方法更好地开展项目式学习、跨学科学习、贯通式学习这三种关键科学教育方式，以及如何更好地解决科技拔尖创新人才培养问题。
1.解决方法
针对教学资源不足问题，可利用虚拟现实与增强现实技术，结合人工智能技术，形成虚拟设备、虚拟实验室，通过电脑以虚拟方式完成实验操作，还可引入数字场馆等校外虚拟教学资源，达到节省成本、支持线上教学等目的。
针对师资水平问题，可从师资培训与辅助教学两方面来解决。在师资培训上，利用大模型技术推送培训资源，自动形成和调整个性化培训计划，充分利用教师碎片化时间提高其专业技术水平。在辅助教学上，一是利用大模型技术自动生成与教学主题相关的教学内容与教学方法，辅助提高教师授课水平；二是构建AI助理教师（如机器人教师、数字人教师、线上教师等多种形式），与科学教师一起组成基于AI的双师教育模式。
针对学生能力问题，构建AI在线指导教师，随时弥补学生所欠缺的知识与能力，进行个性化指导，从而帮助其有效完成学习任务，获得成就感。学生对于自己所欠缺的知识与能力，将在这一过程中得到补充，并在后续学习中逐渐提高。
针对科学素养评测问题，大模型的优势是具有大规模较为完备的人类科学知识体系，可以充分利用这一优势，采用交互式问答的方法对学生科学素养进行精细考察，结合科学素养理论精确检测学生科学素养关键因素的发展水平，并评判其需要完善的因素，从而在完成科学素养评测的同时，还能有针对性地给出教学建议，为个性化学习做准备。
针对科技拔尖创新人才培养问题，首先，在科学素养评测的基础上，利用机器学习技术，发掘科技拔尖创新人才所具备的共同特点，自动发现有专长的特殊人才。其次，建立基础学科知识点与科技创新项目之间的对应关系，使学生强化对基础学科的掌握并提高对基础学科的兴趣，从而在基础学科学习上取得更好的成绩。最后，利用AI技术加强家校互动，使家长形成正确的教育理念，更好地了解学生的成长并合理调整对学生的未来预期，减少家长焦虑，有效共同培养。
2.实施方案
项目式学习：建立项目式学习AI助理教师，辅助教师开展教学，帮助学生完成学习。对于教师，根据项目主题和当前科技前沿，帮助确定项目选题，在项目进行过程中推送相关教学资料给教师做准备。对于学生，作为智能学伴，当学生实际动手过程中出现超出其知识与能力范围的问题时，提供相关资料供学生参考。
跨学科学习：构建基础学科知识库与知识图谱，根据学校确定的跨学科主题，基于知识库与知识图谱自动确定与各个基础学科相关联的知识点，自动生成并分解到各个学科，提供跨学科教学方案给各科教师，由教师修改确定最终方案并在实际教学中实施。同时，在实施过程中，根据教学计划，自动推送相关主题的技术背景与延伸知识给各学科教师做好教学准备。
贯通式学习：以支撑创造力的科学素养理论为依据，确定小初高各个学段需要达到的素养要素水平。在此基础上，利用基于大模型的AI交互式评测方法对学生素养要素进行评测，结合学生所处学段素养要素水平要求，形成个性化教学目标，进而利用大模型技术自动生成个性化教学内容与形式，辅助教师开展培养活动。
科技拔尖创新人才培养：将科技拔尖创新人才培养融入上述三种关键教学方式中，在贯通式培养中识别并培养人才，在项目式学习中持续提高学生科学素养和创新能力，在跨学科学习中夯实其对基础知识的掌握与运用能力。最后，利用基于AI的校家社协同育人系统，为科技拔尖创新人才培养创造良好的综合教育环境。（据《中小学科学教育》2025年第2期，有删改）
