摘 要：随着人工智能技术的迅猛发展，科学教育亟待通过系统变革助力未来科学家和公民适应新型科学研究与实践范式。科学哲学作为科学教育的理论基础，其核心在于通过对科学“合理性”的持续论证，从本体论、方法论与认识论三个维度不断深化对科学本质的理解。追溯科学哲学的嬗变历程可知，科学合理性经历了从思辨理性、认知理性、实践理性至共生理性的演进脉络。在此进程中，科学认识对象由“纯粹客观的自然现象”转变为“人机互构的智能表征”，科学知识生产从“人类主导的线性过程”转变为“人机互嵌的自适应过程”，科学知识成果从“人类中心的绝对真理”转变为“人机互鉴的动态共识”，进而导致科学本质从“绝对客观的理论体系”转变为“人机共生的复合实践”。这些转变促使科学教育在目标上从“科学知识传授”转向“智能科学素养”，在内容上从“封闭性学科课程”转向“开放性跨学科课程”，在方法上从“去情境化的个体探究”转向“情境化的人机交互实践”，在场域上从“标准封闭的物理空间”转向“虚实融合的具身环境”。人工智能时代上述教育要素   的系统性重塑，必然内在驱动着科学教育评价体系在标准、内容、结构与方式上发生深刻变化。

关键词：科学合理性；科学教育；人工智能；科学本质；科学素养

一、引言

作为科学教育的指导理论与实践逻辑，科学哲学实质上是一个围绕科学“合理性”论证而不断演进的理论体系，并在这一持续的反思与辩护过程中不断更新对科学本质的理解，具体表现为对科学认识对象的本体论界定、科学知识生产的方法论规范以及科学知识成果的认识论阐释。从语义学视角来看，合理性即合乎理性，是一个隐含评价的规范性概念，而评价的标准则指向理性本身。通常而言，理性被认为是一种与感性相对的认识活动。科学作为一项理性的事业，它的兴起与发展是人类理性萌发与成熟的重要成果，人类理性也随着科学的进步与发展而被赋予不同内容和实践活力。“理性的规则究竟是什么”，在这一合理性前提的基本认识上，西方科学和哲学的认识论传统普遍诉诸科学（思维）逻辑（即科学发现或辩护的思维逻辑）。对不同历史时期科学逻辑的考察有利于把握科学的合理性所在，从而在科学认识对象、科学知识生产及科学知识成果三个方面阐释科学本质的内涵演变。

根据历史演进，可将科学哲学的发展划分为三大主要阶段：古代科学哲学（以古希腊自然哲学为代表）、近代科学哲学（以逻辑经验主义为核心）以及现代科学哲学（以社会建构主义为核心）。进入人工智能时代，生成式人工智能通过自主生成假设、跨领域知识迁移与智能推理论证等方式，不仅能够辅助科研人员提出假设、设计实验、收集与解读海量数据，还能突破传统科学方法的局限，为科学探索提供创新洞见。在此背景下，人工智能驱动的科学研究（AI for Science，以下简称“智能科学”）正逐步重塑科学合理性的内涵。面对这一变革，学校科学教育应如何引导学生适应并参与智能科学，成为一个亟待探讨的重要议题。本研究从科学哲学的历史演进出发，系统梳理科学合理性内涵的历时性变迁及其所引发的科学本质认识演变，以期为人工智能时代的科学教育转型提供理论框架与实践路径。

二、思辨理性与古代科学的滥觞

西方语境中的科学（Science）有广义和狭义之分，前者指向自古希腊以来追求的内在性、确定性和系统性知识，后者专指对自然科学（Nature Science）的简称。纵观英国科学史上被后世尊称为伟大科学家的人，例如牛顿、道尔顿等，于当时均自称从事哲学（Philosophy）研究。直至1831年，英国科学促进会（British Association for the Advancement of Science）的成立才标志着“科学”一词对惯常所称“哲学”一词的取代。科学起源不等同于知识起源，在此前提下，如若仅将科学的释义溯源至狭义视角下的“自然科学”，难免会丢失科学的本源特征。古希腊科学就知识积累而言有其历史来源，但首先对这些知识加以理性考察与论证并首先创立科学的，应该是古希腊的自然哲学家。因此，当前国内外学术界普遍认同将古希腊哲学作为科学的正宗来源。

理性（Rationality）是与古希腊科学相伴而生的核心哲学概念，其出现标志着古希腊“理性科学”的正式诞生，其本质正是古希腊人对知识自由的根本追求。区别于一般的经验知识，古希腊人所谓的知识，是确定性知识，即追求变化背后不变的东西——自然（Nature）。这里的“自然”指事物的本性、本质和本原，是存在者存在的根据。“根据”就是“自己性”本身，持守“自己”就是“自由”，是理性的内在性原则。亚里士多德通过对“根据”的分裂，进一步将“存在者”划分为自然物与制作物两类，前者的根据是内在的“自然”，后者的根据是外在的“技艺”。由此，“自然”不再是一切存在者的普遍本质，而是“自然物”这种存在者的特殊本质。“自然”和“自然物”的发明，标志着理性思维的诞生，即运用内在性的方法（演绎推理）追究内在性（本性）。演绎推理作为形而上学的一种逻辑基础，形成了古希腊科学以“思辨理性”为中心的科学合理性形式。这一形式不考虑知识的实用性，只关注知识本身的确定性，而这种确定性由理性决定。

简言之，古希腊科学将认识自然视为一个合乎理性、必然且有序的过程，而人类的任务在于揭示这一过程的内在逻辑。其科学合理性建立在演绎逻辑的基础之上，表现为一种以理性为主导的自然哲学探索，并由此发展出独具特色的演绎科学。在这一合理性标准下，科学认识对象就必然聚焦自然现象背后的逻辑，知识生产也必然呈现为以演绎逻辑为核心的哲学思辨，而知识成果则表征为公理化的理论体系。古希腊科学因其内在的纯粹性，孕育出诸多自由的学术典范，例如柏拉图的“相世界”理论、欧几里得的系统“几何学”以及亚里士多德的“形而上学”“认识论”“工具论”“宇宙论”等。这些典范不仅深刻影响了西方文明进程，也对世界科学史产生了持久意义。繁荣的哲学和科学带来了古希腊教育的发展，这一时期的教育并不是现代意义上的科学教育，更多体现为一种哲学性和探索性的学术活动。其中，由智者派的三艺（逻辑、修辞和文法）和柏拉图的四艺（算术、几何、天文和音乐）所构成的七艺成为西方近现代课程的起源，为后世欧洲教育发展奠定了坚实基础。

三、认知理性与近代科学的繁荣

古代科学关注真理的自给自足和内在推演，缺乏对复杂自然现象的关注，难以深入解释自然现象的动态变化规律。现代性（Modernism）思潮的兴起促使人与自然由单纯的认知关系转变为掌控、操作关系，形成了包括经验主义、理性主义和逻辑经验主义在内的近代科学哲学。它强调实验验证、数据分析和理论的可重复性，逐步形成了以实证研究为基础的科学方法，推动了近代科学的蓬勃发展。

（一）科学知识普遍必然性的理性与经验之辨

进入中世纪，宗教神道主义文化作为统治阶级所施行的意识形态而盛行一时，科学沦落为神学的附属品。直到11世纪，经院哲学家们围绕殊相（个别事物）与共相（普遍本质）的关系之争，形成了唯实论与唯名论两大派别。作为前期主流哲学形态的极端唯实论认为，共相先于殊相而独立存在，个别事物都是上帝的理性范畴（共相）的样本，人类可以通过认识自然物的共相而认识上帝的逻辑。可见，唯实论一方面巩固了“上帝是可以理解和认识”的神学基础，另一方面也确立了“自然界是可以理解和认识”的理性地位，从而将信仰与理性的关系从上下关系转变为并列关系。作为后期主流哲学形态的极端唯名论则认为，共相后于殊相并非独立存在，人类无法通过理性研究直接通往上帝，而是要通过对个别事物的概括、分类和抽象逐渐获得共相。可见，唯名论以一种新形态重申了信仰高于理性的传统神学观念，确立了具体经验之于抽象概念的逻辑优先性。

近代启蒙运动以来，“现代性”被视为一种将人类从神学束缚中解放出来并推动社会进步的积极力量。现代性不仅意味着理性的觉醒、主体的确立与信念的进步，更以人性取代神性，弥合了唯名论中人与上帝之间的无限鸿沟，推动西方现代性走向祛魅的进程。在此基础上，对于科学知识何以具备普遍性和必然性的论证形成了经验论和唯理论，二者的发展为近代科学革命奠定了数学和实验的基础。以笛卡尔为代表的唯理论者主张，人的意志即思想或思维，应从先验的自我出发，将已存或已知事物置于普遍怀疑下进行考究，最终认识自然界的逻辑。同时，唯理论者将数学、逻辑学等先验公理作为先于经验的天赋，认为科学知识正是以天赋作为逻辑起点并通过严密演绎形成观念。由此，唯理论立足于先验理性，依旧以“演绎逻辑”为规则的思辨理性作为科学发现的合理性形式。相反，以培根为代表的经验论者摒弃古希腊科学传统中脱离实际的纯粹理性，强调改造自然才是认识自然的最终目的，而科学知识的必然性必须建立在自然现象的经验显露之上。同时，经验论者推崇通过实验将复杂的自然现象逐级归纳为系统的一般知识，进而提升科学知识的客观性。由此，经验论将科学合理性建立在以“归纳逻辑”为规则的经验理性之上。如此，唯理论无法解释推理结果如何同经验一致的问题，经验论的归纳结果也只具有或然性。

（二）科学认识来源的经验与先验之分

为避免唯理论和经验论的“经验—先验”二元对立，康德沿着笛卡尔的唯理论路线，将外在对象分为“能够被人认识到的显现物”和“不可被人认识的物自体”，进而区分经验的自我意识和先验的自我意识。前者是显现物被人感知的部分在意识中形成的内在表象；后者需先通过感性直观获得物自体显现的原始现象，再借助知性范畴对其进行逻辑规定，最后由理性赋予该对象普遍必然性。由此，康德确立了理性自身能够提供有关经验判断的系统规则或原理，即“人为自然立法”，开启了人类认识客观世界的方法论革命。科学家开始通过程序化实验获取代表性经验证据，并运用数学公式从中推演出自然规律，确保科学知识的普遍性与必然性。可见，实验和数学的融合成为了近代自然科学革命的核心驱动力。

根据康德对外在对象的分类，知识仅来源于物自体向人类显现或刺激的部分，而其未显现或超出人类认识能力的部分，并不构成科学知识的来源。当人类理性试图超越经验现象的界限，用知性范畴去界定物自体时，便会陷入谬误。康德将上帝存在、灵魂不死和意志自由等形而上学命题划归物自体领域，主张人类无法凭借理性认识客观世界的本质，进而从先验唯心论走向不可知论。20世纪20-30年代，以石里克为代表的逻辑经验主义（又名逻辑实证主义）学派在拒斥形而上学的口号下成为占据主导地位的科学哲学，其试图将科学的权力从自然界扩展到人类所能触及的边界。逻辑经验主义秉持经验证实原则，即只有能被经验证实或证伪的命题才具有科学意义。诸如物自体这类无法通过经验验证的问题被视为伪命题，应予以抛弃。科学哲学的任务就是“逻辑分析”，即为命题的真伪提供可验证的方法。在此基础上，逻辑经验主义提倡以“假设—演绎”逻辑为核心的认知理性，即在科学研究中先以开放的眼光观察自然现象，归纳出规律并推演出可验证的假说，再通过经验资料进行检验。只要完全遵循上述过程，科学就被视为一种价值中立的活动，不受观察者已有知识、情感和信念的影响。假说一经确证，所产生的科学知识便被认为是线性累积、不断增长的绝对真理。因此，逻辑经验主义本质上是一种基于经验主义立场，对科学知识作静态分析的方法论。它仅关心科学命题的证明逻辑，而不涉及科学理论在历史中的动态发展问题。

（三）近代科学本质及其影响下的科学教育

近代科学的合理性根植于严格的经验验证与严密的逻辑推理，且这种依赖归纳或演绎逻辑的认知理性具有普适性。此种合理性标准下，认识对象被视为独立于人类意识的客观自然现象，知识生产遵循从事实、定律到理论的线性逻辑实证路径，由此产生的科学知识被表征为经过实证检验、具有永恒意义的真理体系。因此，近代科学的本质被理解为一种静态、既定的知识系统，包括事实、理论、定律、数据、公式及结论等。

受此观念支配，近代科学教育成为通过学校课程系统传授科学知识的教育活动。首先，科学教育将目标锚定于学生对既定科学知识体系的准确掌握与系统复现，相应评价标准则高度聚焦于对其记忆精确性、理解规范性及解题熟练度的量化测评，从而形成一套以知识复制与程序应用为核心的分级筛选机制。其次，科学教育将内容建构为彼此割裂的学科领域（如物理、化学、生物），各学科被视作由教科书所定义的、结构固化且边界清晰的知识系统，相关评价内容高度聚焦学生对学科核心概念、公式与定理的记忆重现与标准运用，并严格强调答案的确定性与解题过程的规范性。再次，科学教育确立了以知识授受为主导的教学方法，教师被赋予学科权威代表与知识传递者的角色，学生则处于被动接收的学习地位，即便在实验教学中，操作流程也常被设计为对教科书理论步骤的验证性再现，相应评价结构亦呈现出以教师权威为中心的单向特征，学生则被置于被评价的客体位置。最后，科学教育将学校课堂视为教学活动开展的核心场域，其物理布局（如讲台居中、桌椅整齐排列）象征并强化了知识的权威传递秩序，教学进程被精确分割为以课时为单位的片段，并严格按照课程表、教学大纲及教材章节顺序线性推进。在此场域约束下，评价方式高度依赖纸笔形式的标准化考试，侧重考查学生对科学事实的记忆准确度、公式的机械套用以及对典型问题的程式化解法。然而，该教育体系存在知识阻隔、方法局限、内容单一等问题，导致科学世界与生活世界隔离，难以培养学生解决实际问题的能力。尤其是20世纪60年代以来，在科技进步推动社会发展的同时，人口膨胀、生态破坏、能源危机等全球性问题凸显，促使学界与社会对科学教育的价值导向、伦理责任及其与人类社会可持续发展展开系统性反思与批判。

四、实践理性与现代科学的复归

随着相对论、量子力学等现代物理学的发展，科学研究的微观客体无法被经验直接证实，暴露出逻辑经验主义与现代科学的不协调。20世纪后半叶，西方后现代主义（Postmodernism）思潮及其与现代性的激辩，逐渐解构了价值中立的近代科学哲学，形成了包括证伪主义、历史主义和社会建构主义在内的现代科学哲学，从而开启了从外部环境尤其是主观层面解读科学合理性的新路径。

（一）积累抑或变革：科学发展的两条路径

以波普尔为代表的证伪主义（又名批判理性主义）认为，科学知识只是科学家为解决科学问题而提出的试探性假说，现代科学的进步正是通过不断暴露并修正理论的可错性而实现的。从此意义上说，任何科学知识都不能被经验证实，而只能被经验证伪，科学合理性的发展就是通过证伪来实现科学理论在经验内容上的不断累积和革新。以证伪主义来看，科学不再仅仅被视为具有普遍性和必然性的真理体系，而是人类从实在出发，基于个人观念、知识与经验，对自然进行的一种试探性、创造性的理论探索。这一过程掺杂了许多非理性、神秘化的内容，具备明显的建构主义色彩。然而，证伪主义同逻辑经验主义一样，本质上关注的都是科学证明的逻辑，而非科学发现的逻辑。

以库恩为代表的历史主义则认为，科学发展并非线性积累，而是通过“范式转换”实现的革命性飞跃，即不断从旧范式向新范式转变的过程。同时，他揭示了新旧范式的不可通约性，即科学家透过新旧范式在先前观察领域中看到的是截然不同的事物，比如从“地心说”到“日心说”的彻底更迭。由此，库恩提出了“前科学—常规科学—危机—革命—新的常规科学—新的危机”的动态发展模式：常规科学时期主要是量的积累和进化，而当其所依赖的范式陷入危机时，终将产生“科学革命”这一质的飞跃。这是历史主义不同于逻辑经验主义的静态累积式科学发展观，也不同于证伪主义的持续革新式科学发展观的根本表现。正是新旧范式之间的不可通约性，常使科学革命期间的范式之争成为无结果的辩论。对此，库恩进一步指出，新范式的确立是一个通过说服而逐渐被科学共同体接受的过程。换言之，科学范式转变的判断不再完全依靠形式逻辑作为分析工具，而是将科学共同体作为最终裁定者。当共同体在相互竞争的科学范式之间作出选择时，其成员的信仰承诺、价值取向、研究偏好乃至集团利益等主观因素都决定了科学知识的不同内容。因此，科学不再被视为纯粹理性活动，而是共同体的范式信仰在科学研究中的集体反映，科学合理性亦相应呈现为主客观因素在共同体制度化运作中的混合作用。

（二）自然抑或社会：科学知识解释的两类视角

事实上，历史主义已内在地开启了科学研究的社会学进路。尤其是20世纪70年代科学知识社会学（Sociology of Scientific Knowledge）的兴起，使得科学发生了继历史转向之后的又一次社会学转向。在这一脉络中，爱丁堡学派以大卫·布鲁尔提出的“强纲领”（Strong Programme）最具代表性：“科学本身既不受理性的权威支配，也不受经验的权威支配”。科学知识并不能反映客观世界的一般规律和内在本质，而是各种社会因素（政治、经济、文化、价值体系、宗教信仰等）相互作用后集体认可的结果。由此，强纲领不再以“自然如何决定知识”为首要问题，而是转向追问“社会如何生成并稳定知识”。在这一转换中，科学知识的权威来源由自然对象的“映照关系”逐步让位于科学共同体的“认可机制”。于是，强纲领在批判自然实在论的同时，在较为激进的表述中甚至将科学理解为承载利益结构印记的社会建构物。围绕这一立场，学界对其“因果性”“对称性”“反身性”“公正性”等原则展开了持续讨论，由此引发自然与社会对科学知识解释权的争论，其核心并非简单的学科地位竞争，而是围绕何种因素可以被纳入对科学知识的解释变量，以及何种解释标准可被视为充分与有效。

为了克服强纲领的偏颇，社会建构主义（Social Constructivism）学派代表人物拉图尔利借助行动者网络（Actor-Network Theory）提供了一种相对中和的进路：既不将自然实在预设为终极根据，也不把社会因素视作单一决定因素，而是强调自然、社会与技术要素在具体科学实践中的对称关联与相互生成，从而将解释重心从“谁拥有最终解释权”转向“科学事实如何在网络中被建构并稳定”。这里的行动者不仅指向实施某项行动的人，还包括与具体科学实践相关联的各种要素。巴什拉认为，科学知识是不同行动者在网络中相互作用的结果，而每个行动者均具有不同的行为特征、价值立场与兴趣导向。于是，科学不再是表征、观察和描述自然的“表象”过程，而是操作、介入和追踪自然的“实践”过程。在此过程中，自然不仅以一种对人类力量抵抗的方式表现其存在的本质力量，还以认识主体为中介与社会相互“缠结”（Mangle）。作为认识主体的人类在能动反映研究对象的基础上开展实验操作，其认识成果经科学共同体协商与检验后，形成如“夸克”“黑洞”等具有公共属性的科学知识。这类知识通过社会实践不断深化并内化为个人知识，推动科学认识的持续发展。随着客观事物的动态发展、认识主体的能力提升以及认识手段的更新迭代，社会意向和信念亦随之改变，进而导致科学知识成为一种基于先验的相对性知识。由此，社会建构主义以相对主义与主观主义消解了科学知识的普适作用与理性基础，揭示了科学知识是主体与客体、个体与社会在特定实践情境下相互作用的暂时性解释。更重要的是，随着实验仪器等技术要素深度融入科学实践，“技性科学”（Techno-Science）概念应运而生，使得社会建构论成为一种囊括科学、技术、社会、自然等相互关联要素的整体科学哲学。自此，对科学合理性的解读需置于具体实践情境之中，综合考察科学家在问题界定与证据解释中的认知机制、在实验操作与技术运用中的行为过程，以及在共同体规范与协商评价中的社会机制。

（三）现代科学本质及其影响下的科学教育

从思想谱系看，证伪主义首先确立了科学知识的可错性前提，使科学合理性呈现为面向检验与修正的过程性要求；历史主义继而将知识变迁置于范式更迭之中，揭示了经验约束与价值判断等主客观因素的交织关系；强纲领进一步外推解释边界，将科学知识的成立与其所嵌入的社会结构与制度机制联系起来；社会建构论则在此基础上把个人、社会与技术因素统合进同一实践场域，从而形成对现代科学合理性更具情境性的解释框架。由此，现代科学通过引入科学的外部合理性问题，逐渐转变为一种广泛容纳各种理性与非理性因素的综合性、可变化的实践合理性形态。就综合性而言，合理性不再是单一维度的线性叠加，而是认知判断、社会制度与技术条件等多重实践情境的交织；就可变化而言，合理性亦不再是先验固定的尺度，而是随上述实践情境的演进而动态调适。此种合理性标准下，认识对象被视为在实验室环境中经过选择、加工与重构的人工自然，知识生产是一种深植于社会互动、文化语境与技术系统共同建构的实践过程，科学知识的有效性依赖于持续的经验检验与理论修正。现代科学的本质因而被理解为一种与社会紧密联系的动态实践体系，它不仅包含科学知识本身，更强调知识在具体社会技术条件下生成、检验与转化的全过程。

在此观念指导下，现代科学教育即为一种在真实情境中培育学生科学素养的过程。首先，科学教育将目标定位于认知领域与非认知领域的协同发展，致力于培养能够主动参与科学实践，并能够对社会性科学议题作出审慎判断的现代公民。与之相对应，科学教育的评价标准亦强调培养学生在真实社会情境中运用科学思维参与实践、开展论证与决策的综合能力。其次，科学教育致力于打造贯通科学、技术与社会（STS）的综合课程。基于STS研究注重实践价值的理论传统，以科学、技术、工程与数学（STEM）为代表的跨学科课程范式逐步形成，为培养复合型科技人才提供了重要支撑。与此相适应，科学教育的评价内容也呈现出情境化、整合化与实践性特征，多依托项目式学习、社会性科学议题讨论、实验探究及工程设计等途径展开。再次，科学教育逐步从“科学探究”转向以“科学实践”为核心的教学方法，强调学生参与基于证据的论证、科学话语运用及协作探究等真实科学活动。与此相适应，评价结构亦呈现出去中心化、多元协同的转向，教师由单一评价者转变为学习过程的引导者，通过组织自我反思、同伴互评，并引入校外专家及社区代表等多元主体，共同参与学生科学实践能力的过程性评价。最后，科学教育被重新界定为一种跨越正式与非正式边界的全时空养成过程，其场域不再局限于学校课堂与固定课时，而是延伸至博物馆、科技馆、社区、家庭、自然环境以及数字媒体空间等多种场景。与此相适应，评价方式亦从单一封闭的标准化测试转向多元方法的表现性评价，通过项目成果展示、实践过程档案、模拟情境表现与协作行为观察等多种途径，系统收集学生在科学实践中的过程性证据。总体而言，现代科学教育体系旨在弥合科学世界与生活世界的二元区隔，促进学生形成科学思维与社会责任，最终指向培育兼具科学理性与人文关怀的现代公民。

五、共生理性与人工智能时代科学的跃迁

随着现代科学研究的不断深化，理论验证的难度、时间成本与经济投入也显著提升。高性能计算机、大数据技术以及人工智能技术的快速发展，推动了科学研究范式从“假设驱动”到“数据驱动”再到“智能驱动”的深刻转型，促进了跨学科研究的协作与融合，极大拓展了科学探索的边界与可能性。

（一）数据驱动科学的研究效能跃升

随着高性能计算机和大规模并行计算技术的快速发展，科学家得以在理论模型指导下，利用算法与仿真程序推演复杂理论并模拟复杂物理现象，实现了现实中由于成本高而难以进行的研究与实验。进入21世纪，互联网与物联网开始普及，数据生成与采集速率呈指数级增长，传统数据挖掘方法在技术效能上遭遇瓶颈，已难以满足对海量数据实时处理与深度解析的科研需求。随着并行计算、数据挖掘与机器学习等技术的突破，计算机不仅能依据预设程序进行模拟仿真，更能从海量数据中自主发现以往难以察觉的规律。在此过程中，海量数据不仅被用作经验观察的延伸，更被视为物理世界的数字映像；而机器的强大算力则在相当程度上超越了人类传统归纳能力，进而推动科学研究由“假设驱动”向“数据驱动”的范式转型。

相比假设驱动的科学研究范式，数据驱动的科学研究范式呈现两大变革：其一，从追求因果性转向相关性。在小数据时代，数据结构相对单一，研究者多借助线性模型解析其显性的因果机制；进入大数据时代，海量且异构的数据呈现出复杂的非线性关联，逐一揭示微观因果将导致效率低下，故研究者转向从宏观层面把握数据间的整体关联性。其二，从结构化数据转向非结构化数据。在小数据时代，研究数据通常需经标准化、格式化处理，才能形成高度规整的结构化数据体系；而在大数据时代，科学研究则兼容视频、图片等非结构化数据。这一转变使科学家能够整合多学科、多领域的实验数据，揭示研究对象之间的关联性，进而推动全球性的跨学科科研合作。

（二）智能使得科学的主体边界模糊

尽管数据科学能够从海量数据中揭示人类难以察觉的潜在规律，但在面对社会系统、经济系统、人脑智能等巨型复杂系统时，其发展仍面临模型构建困难、学习效率受限及内在机理不明等挑战，逐渐使现代科学发展陷入维数灾难。同时，数据科学虽然鼓励跨领域协作与数据共享，但领域专家因知识背景迥异而难以实现深度互信，更缺乏评判彼此专业观点有效性的共同框架，这导致其合作常流于表层，难以触及复杂问题的核心。在此背景下，仅靠数据驱动进行杂乱的相关性分析，不仅消耗大量计算资源，也难以揭示事物的本质规律。近年来，受益于人工智能技术迅速发展，学术界得以通过深度学习建模挖掘高维科研数据，自动捕捉多模态数据背后的科学规律，拓展科学假设的空间，推动科学研究向智能科学范式演进。

智能科学范式的核心在于利用人工智能技术的泛思维链推理机制（如类比推理、因果思辨与创造性联想等），在不同领域知识之间建立关联，形成连贯的逻辑推理链条，从而实现跨领域知识迁移与复杂问题求解，逐步接近自主学习的类人智能水平。在此基础上，人工智能可以充当机器科学家，通过自主学习、总结规律并提出创新假设，推动理论创新从经验依赖的“二次加工”转向数据驱动的“原生生成”。这一转变不仅将因学科壁垒而难以探测的巨型复杂系统纳入研究议程，还借助大语言模型的智能整合与生成能力，帮助各领域专家快速理解跨学科知识，开启了人机共生的科研新时代。这种由大语言模型赋能的问题发现方式，正在重塑科学研究的逻辑起点与思考范式，帮助研究者突破既有知识结构与思维定式，发现传统路径难以触及的新问题域。可以预见，未来科学研究将不再是人类智能的专属领域，而是演变为人类智能与机器智能深度融合探究的领域，二者共同推动科学研究走向人机共生的崭新图景。值得注意的是，人工智能技术当前仍处于快速迭代的阶段，其在科学研究中的应用面临算法黑箱、数据偏见与虚假内容等挑战，研究者必须审慎评估其应用局限与适用边界。

因此，智能时代的科学研究不仅延续了现代科学的动态性与多元性，还引入了社会与技术深度融合的新形态。科学合理性由此从人类逻辑推理扩展至人机共生逻辑，这一转变要求研究者在关注技术创新与理论验证的内在合理性的同时，亦须应对人工智能在社会结构与伦理规范方面所引发的合理性挑战。此种合理性标准下，科学的认识对象既非纯粹自然给定，亦非完全社会建构，而是人机互构的智能表征实体，知识生产呈现出一种人机互嵌的自适应过程，由此产生的科学知识不再仅限于人类认知的产物，而是人机互鉴的动态共识体系。这意味着，人工智能时代的科学本质不再仅是人类单向操作与解释自然的实践活动，而演进为人类与人工智能技术双向赋能的共生实践。在此过程中，人工智能不仅扩展了人类的认知与操作边界，更通过持续的反馈与迭代，动态重塑着科学问题的构成、研究路径的选择乃至科学成果的评价。因此，对当代科学本质的理解，必须纳入人机共生关系的认识论框架。这既承续了以实践为内核的现代科学本质观，又为其注入了人机协同、共同演进的时代内涵。

六、人工智能时代科学教育的四维转向

科学本质作为科学教学的理论根基，其深刻变革必然引发科学教育的范式重构。因此，当代科学教育亟须从目标、内容、方法及场域层面展开系统转型，以建构适应人工智能时代的科学教育体系。需要强调的是，上述教育要素的系统重构，必然会内在驱动评价体系在标准、内容、结构与方式上产生深刻变革，从而整体呼应人工智能时代科学教育的范式转向。

（一）教育目标：融合智能与科学的素养定位

作为科学活动的产物，科学知识具有动态性和建构性。这就要求科学教育必须超越单纯的知识传授，转向对科学知识建构过程的深度参与。依据社会建构主义观点，科学知识建构过程可分为三个方面：个人建构（Personal Construction）、人际建构（Interpersonal Construction）与公众建构（Public Construction），由此构成了科学素养的三重属性。当代科学教育需要以人工智能驱动的科学实践为基础，通过学生与人工智能技术的深度交互，深刻理解和把握人工智能时代的科学本质。在这一互动过程中，学生不仅能够在实践中体验科学知识的生成与建构过程，还能够培养适应智能科学范式的科学素养，简称为智能科学素养。智能科学素养同样需要具备三重属性：一是个人属性，科学知识是认识主体借助人工智能技术对客观事物进行“能动反映”的产物，其生成过程体现着人机协同的动态性与交互性。二是人际属性，科学知识作为人工智能技术支持下的“主体间性”协商产物，体现了多元主体之间的互动与合作。三是公众属性，科学知识作为“社会技术建构”的产物，体现了科学实践与社会、技术之间的互动融合。科学知识借助人工智能驱动的可视化工具与开放数据平台，实现从专业领域向公众领域普及与传播，促进科学成果的社会共享与集体创造。与此同时，科学教育的目标演进正在推动评价标准转向“复合素养的动态考查”，既要重视学生运用人工智能工具进行自主探究、建模验证与迭代优化的主动建构能力，也要关注学生在虚实融合的科学实践共同体中，开展协商论证、协作设计与集体推理的合作建构能力，更要考查学生参与公共科学议题讨论并作出负责任判断的社会建构能力，进而形成以素养发展为导向、贯穿学习全过程的多维评价标准。

（二）教育内容：贯通科技与社会的综合课程

STEM教育自1986年首次在《本科的科学、数学和工程教育》报告中被正式提出以来，迅速成为全球范围内科学教育的改革方向。然而，STEM教育虽继承与发展了STS研究的实践价值取向，却弱化或忽视了STS研究的人文价值取向，致使科学教育再次陷入社会功利性的窠臼。在此背景下，社会性科学议题（Socio-Scientific Issues，SSI）成为了STEM课程融合人文的具体实施手段。SSI教育继承和发展了STS教育理念，它不仅能创设特定议题的学习情境，更重要的是可以为学生提供一个处理社会性科学议题的论证框架。STEM教育与SSI教育的融合要求学习者不仅要理解科学探究的过程，还要综合科学、技术、社会和文化等多维视角开展议题论证，进而获得现实问题的解决方案以及冲突情境下的科学决策能力。当前，人工智能凭借其多学科交叉属性，通过软硬协同的实践范式，引导学生整合科学、技术、工程、数学以及人文领域的知识体系，形成解决复杂现实问题的综合能力。这种特性使人工智能能够深度嵌入STEM教育的技术与工程维度，实现了课程内容的拓展和优化。需注意的是，人工智能驱动的STEM教育必然会面临伦理困境与社会治理挑战，这就要求SSI教育需要聚焦技术、科学与社会协同发展的核心议题，引导学生在智能时代找到人类角色定位，并建构起应对人机交互中复杂社会问题的审慎态度与价值取向。

因此，人工智能技术催生了“科学知识生产—技术工程实践—社会价值协商”三位一体的大科学教育格局。科学教育的内容转型驱动评价内容转向“人机融合的真实问题解决”，即以人机交互情境下的综合议题为载体，有机融合科学、技术、社会与伦理维度，重点考查学生联结多元知识、展开协作探究并作出负责任判断的能力。同时，评价内容本身需具备动态演进性，能够伴随技术迭代与社会议题的变迁，持续更新评估指标与反馈机制，从而深度呼应人工智能时代对批判性思维、创新协作与伦理意识等深层素养的关切。

（三）教育方法：协同人类与机器的论证实践

相较于科学探究，科学实践进一步聚焦探究过程中知识生成的行为、认知与社会等多维实践活动。在行为维度，科学实践摒弃了科学探究“固定食谱”的现实窠臼，强调学生在真实时空与社会情境中展开经验调查，包括问题提出、现象观察、实验开展和数据测量等具身活动；在认知维度，科学实践突破了纯粹知识验证的局限，强调学生作为认识论主体，能够基于经验调查的结果建构解释性论述，或运用模型提出假设以推进探究进程，包括现象解释、模型假设、逻辑推理、数据计算与结果预测等思维活动；在社会维度，科学实践凸显科学知识的社会建构属性，主张学生依托实践共同体，针对社会现实问题开展观点交流、证据论证与解释批判等社会活动，最终通过集体审议达成共识性科学结论。总体而言，科学实践的三个关键活动相互关联：科学始于问题，基于观察形成对科学现象因果机制的假设，这些观点需通过数据和实验的检验，通过论证从个体产物逐步发展为科学共同体的共识性知识。基于此，科学教育的实践转向必然要求体现为反映科学本质的对话式教学实践——科学论证。它要求师生基于现象进行推理、基于假设获取证据、基于证据建构模型、基于模型作出解释，并以此寻求探究结果与理论的一致性。人工智能时代的科学论证不仅包括科学家个体的观察与实验过程，科学共同体通过实验、辩论形成共识的社会过程，还依赖于大语言模型通过生成假设、模拟实验与逻辑推演等方式参与论证。人类研究者则通过价值判断与伦理框架对人工智能生成内容进行筛选与优化，促使科学知识的建构呈现为人机智能与社会价值体系交互作用的复合形态。

因此，当代科学教育应充分发挥人机协同论证的作用，促进学生深度参与并理解人工智能驱动的科学实践。随着科学教育方法的演进，评价结构逐渐转向“人机协同共评”。人工智能作为重要协作者，通过自然语言处理、学习行为分析等技术，实现对科学论证过程的动态追踪与实时反馈；教师作为学科引导者与共同探究者，从科学思维规范性、论证逻辑严谨性及伦理价值判断等维度给予专业诊断；学生之间则通过小组协作、观点辩论与成果互审等方式，逐步发展批判性思维与集体论证能力；学生自身也在自我反思中形成对科学实践过程的元认知能力与责任意识。这种多元协同的评价深度融合了人机协同论证的教学逻辑，可逐步深化学生对人工智能时代科学本质的理解。

（四）教育场域：联通虚拟与现实的具身环境

人工智能技术既可以作为学习对象对科学教育内容产生内在凝聚力，又可以作为学习工具为科学教育环境提供外在创生力。人工智能技术发展所带来的丰富的信息资源、便利的交流对话模式以及快速的知识传播方式，不仅可以支持学生的自主探究和问题解决，也便于学生开展及时的科学交流与合作，更为科学知识的传播提供了社会共享渠道，使科学教育环境从物理空间拓展至虚实融合的具身认知场域。基于科学知识生产的情境化特征，科学教育要利用人工智能技术创设有利于激发学习者个人建构、人际建构和公众建构的真实学习环境。其中，个人建构涉及基于自主探究的问题情境创设，人工智能技术可以创设个体与科学现象深度交互的实验情境，鼓励学习者在原有知识经验的基础上，通过自主探究活动，提高学生利用科学知识、运用科学方法解决复杂问题的能力。人际建构涉及基于人际互动的合作情境创设，人工智能可以通过构建分布式认知网络，创设群体协同知识生产的社会技术系统，引导师生之间、生生之间围绕实验现象开展交流讨论与经验分享，从而在一定程度上克服个体认知的偏差。公众建构涉及基于公众实践的社会情境创设，人工智能可以通过构建社会技术实践生态，创设连接课堂与公共领域的知识协商场域，鼓励学生通过社区参与和公共传播等方式实现多种视界的碰撞与融合，促进学生参与公共科学决策。

因此，当代科学教育应积极运用人工智能技术创设虚实融合的具身认知场域，引导学生在社会语境与科学情境的交互过程中实现从个体认知到群体协作乃至社会共识的科学知识建构。随着科学教育场域向虚实融合的智能升级，评价方式正同步转向“嵌入全程的伴随评估”。依托人工智能技术，该方式通过实时采集学生在虚实融合场域中的多模态行为数据，并借助自然语言处理与学习行为分析技术，实现对科学实践过程的动态追踪与即时反馈。评价不再局限于对最终成果的静态评判，而是深度融入学生自主探究、协作建构与社会交互的全过程，形成以过程为导向、以数据为驱动、支持个性发展的适应性评价体系。

七、结语

综上，古代科学哲学主张科学是在简单经验事实启发下经思辨猜测和逻辑推理所形成的概念或理论；近代科学哲学认为，科学是通过观察与实验获取经验事实，并运用特定逻辑程序推演出的普遍定律与理论；现代科学哲学则强调，科学是在特定文化、历史与社会环境中，科学认识主体基于对具体对象的能动反映，形成的对客观事物内在本质及其外在联系的暂时性解释、假说或假设。21世纪以来，人工智能技术的快速发展推动了科学研究范式的智能化转型。科学不再局限于人类对自然规律的单一探索，而是人机融合建构的知识产物。在此过程中，科学合理性经历了从思辨理性、认知理性、实践理性到共生理性的演变，科学本质亦呈现出由静态科学知识、动态科学实践向人机共生的复合实践的深刻转变。需要强调的是，不同时期科学本质的演变体现的是积累与革新的关系，而非简单的替代关系。这种演变过程反映了科学本质在不断发展和深化的过程中，既保留了以往阶段的核心思想，又在新的历史条件下不断融合和创新，从而推动科学理论体系的持续拓展与完善。

作为学习科学知识与方法、培养科学精神的主阵地，中小学科学教育成为提升全民科学素养、培养未来科技人才的主渠道。当前，人工智能在科学教育中的作用正从作为工具和环境转向成为系统性变革的内生力量，其通过重构教育目标、革新内容结构、迭代方法体系及拓展时空框架，驱动科学教育实现多维度的体系转型。未来，人工智能时代的中小学科学教育将会面临新的挑战与目标：一方面，有必要更新我国中小学科学教育理念，将培养公民应具备的智能科学素养作为中小学科学教育的长远目标；另一方面，科学教育应重视将人工智能技术有机融入中小学科学教育的目标、内容、方法、场域与评价之中，从而为培养适应智能科学范式的新型人才提供支撑。需要注意的是，科学教育的成功转型离不开全社会共同参与的创新生态系统。因此，科学教育应不断加强学校科学课程的纵向连贯性和横向整合性，统筹校内科学教育和校外科普教育资源，协同政府、科技馆、科研院所、科技企业、高等院校等多方力量，共同探索科教结合的协同育人机制。

（本文参考文献略）

Reorienting Science Education in the Age of Artificial Intelligence: A Perspective from the Transformation of Scientific Rationality

LiuXiaofan ZhongBaichang

Abstract: With the development of artificial intelligence, science education requires systematic transformation to prepare future scientists and citizens. As the theoretical foundation of science education, philosophy of science is fundamentally concerned with the continued justification of scientific rationality. Historically, scientific rationality has evolved from speculative rationality to cognitive rationality, practical rationality, and ultimately symbiotic rationality. Along this trajectory, scientific objects has shifted from objective natural phenomena to intelligent representations constructed by humans and machines; scientific process has evolved from a human-led linear process to an adaptive process characterized by humans and machines; and scientific outcomes have moved from human-centered absolute truths toward dynamic consensus generated through humans and machines. These transformations, in turn, call for a fundamental reorientation of science education: in its aims, from the transmission of scientific knowledge to the cultivation of intelligent scientific literacy; in its content, from closed disciplinary curricula to open interdisciplinary curricula; in its pedagogy, from decontextualized individual inquiry to contextualized human-machine practice; and in its learning environments, from enclosed physical spaces to embodied environments integrating physical and virtual realities. These shifts will inevitably drive profound changes in the standards, contents, structures and modes of assessment, thus responding to the overall transformation of science education.

Key words: Scientific Rationality; Science Education; Artificial Intelligence; Nature of Science; Scientific Literacy

初审：普清筠

复审：孙振东

终审：蒋立松