摘要：生成式人工智能在科学教育中孕育革新机遇的同时，也伴随技术与伦理风险。通过聚焦其与科学教育的融合过程，剖析在实验设计、个性化教学与深度学习中的教学革新路径，及在多领域科学教学、个性化实践与科学探究中的价值升维路径，提出其有望重塑科学教学结构、拓展学科边界、激发学生科学思维与探究潜能。科学教育依赖逻辑严密的知识体系、精确的数据分析与规范的实验操作，而当前生成式人工智能面临技术适切性不足、教师应用成本较高及数据安全隐忧等挑战。实现两者的融合共生亟须优化生成标准体系、强化“师”“技”协同能力，健全技术应用规范，以构建系统化、智能化与可信赖的教育新生态，推动科学教育向更加精准、高效和个性化的方向演进。

关键词：生成式人工智能；科学教育；教育变革；融合共生

生成式人工智能（generative artificial intelligence，GenAI）作为人工智能发展的前沿技术，凭借自然语言处理与创造性输出能力，正在重塑现代社会的多个维度。GenAI主要指能生成新内容的人工智能系统，包括但不限于大语言模型（large language models，LLMs）。LLMs不仅体现了人工智能技术的重大突破，也为教育模式创新开辟了新路径。在此背景下，各国积极探索应其机遇与挑战。德国于2023年4月率先发布《ChatGPT与相关语言处理模型：技术基础、应用潜力与可能影响》报告，从学习者、教育者、教育系统三重维度呈现教育界的认知与对策，随后其他国家陆续展开相关研究及实践。现今，GenAI已成为科技变革的重要驱动力，其在教育领域尤其是科学教育中的渗透日益显著。作为培养科学精神、技术素养与创新能力的关键学科，科学教育亟须回应这一技术变革。

一、生成式人工智能与科学教育融合共生的价值锚点

GenAI正深度嵌入科学教育，推动教学方式、学习体验与育人模式的变革，既为教师破解传统痛点，也助力学生提升科学素养。下文从教学革新、价值升维两方面，梳理其典型实践与深层价值，揭示变革机制与潜力。

（一）教学革新

借助强大的内容生成与数据处理能力，GenAI正逐步重构科学教育的教学设计、实施方式与学习体验，成为推动教学创新的重要技术支撑，其应用主要体现在三方面。

1. 依托强大的生成能力，优化实验教学设计

GenAI凭借内容生成与模拟建模能力，为科学实验教学注入更高效灵活的解决方案，贯穿实验设计、执行与优化全流程。在教学设计阶段，它可自动生成实验方案、构建虚拟实验环境并模拟变量变化，显著提升实验设计的灵活性与效率。例如，ChatGPT可生成涵盖操作步骤、注意事项与潜在变量调整建议的完整实验指导文本，既能快速响应教学需求，又能简化实验课程准备流程，缓解传统实验条件受限的问题。

在实验执行阶段，GenAI能生成规范的实验报告，辅助学生理解原理与方法，提升学习产出质量。以普通化学课程为例，学生借助ChatGPT生成的实验报告中，超80%获得高评分。但生成内容仍需教师审核，以确保科学性和适用性。

在实验优化与数据分析环节，GenAI建模与推演能力尤为突出。该技术可将实验参数视为波动变量，通过概率模型在不同条件下高效采样并进行分析，能快速筛选出最优变量组合，降低试错成本并缩短实验周期。优化过程既能对温度、压力、浓度等可控参数进行筛选，也能在复杂实验中提供直观交互体验，降低操作风险，帮助学生聚焦科学原理与探究过程。同时，其智能分析框架支持快速分类、预测及模型优化，并生成高质量可视化图表，提升实验数据的精确性与可解释性，增强学生对实验全流程的理解与掌控能力。

2. 凭借先进智能算法，拓展个性化教学场域

GenAI借助智能算法、多维数据分析及动态推荐技术，推动传统“泛在监视”向“算法凝视”演进，为个性化教学提供精准支持。系统能综合考虑学生个体特征、学习目标和任务需求，动态生成定制化学习内容、推荐资源并差异化评估方案，推动“因材施教”高效落地。例如，在普通化学教学中，ChatGPT可根据学习目标生成课程计划与推荐资源，显著提升教学支持效能。

在教学成效提升方面，GenAI结合学习科学原理，不仅能帮助学生高效掌握知识、优化学习节奏，还能增强内容与个体需求的匹配度。相关研究表明，其在个性化学习资源分配上优势显著，这进一步印证了在教育资源匹配与学习效率提升中的潜力。

在内容呈现与交互上，GenAI兼具灵活性与创意性。通过多模态生成技术，它能构建不同风格、场景的教学资源（如角色扮演材料），增强学生沉浸感和参与度。例如，可生成“教授”“蝙蝠侠”等虚拟角色，引导学生学习并激发投入感。同时，对话式智能工具（如“苏格拉底游乐园”）能在互动对话中暴露学生的思维盲点，提供及时精准的引导，培养批判性评估与反思意识，支持独立思考和自主学习能力的持续发展。

3. 融合多元交互方式，助推深度学习实现

GenAI正在重塑科学教育的交互方式，通过多样化视角、动态反馈和多路径模拟，为学生提供丰富的学习体验。这些交互不仅提升问题解决方案的质量与原创性，还增强学生的自我效能感，促进思维发散性与深度的提升，帮助其在开放性问题中灵活构建科学解释。同时，GenAI支持跨学科整合，强化信息融合与与系统化思维，这有助于形成多元视角和学科核心素养。在具体实践中，GenAI凭借其多样化的交互方式与推理能力提供有效支持。它既能借助头脑风暴、方案修改和方法创新帮助学生优化实验设计，从而提升学生的创造性与批判性思维，也能通过模拟多视角讨论（如嵌入“争论噪声”）引导学生应对复杂问题，提升逻辑推理与应变能力。

然而，深度学习的实现并非仅依赖技术驱动，人机协同仍是关键。教师的专业判断与学生的批判性思维直接影响学习成效，例如，化学学习的收获更多取决于学生的先验知识与理解能力，而非技术生成的内容。这一发现凸显了提示工程培训的重要性，即通过设计有效问题或指令，最大限度发挥GenAI的教学潜能，并辅以教师引导，才能真正助力科学教育实现深度学习。

（二）价值升维

GenAI凭借数据处理、知识生成与智能化交互能力，推动科学教育从“传授知识”向“发展能力”“激发潜能”升维，其在多领域教学整合、个性化实践深化、探究潜能激发等方面的应用，为科学教育的系统性跃升提供了有效路径。

1. 高效智能整合，赋能多领域跨学科教学

GenAI在科学教育跨学科融合中展现出强大的智能化整合能力，显著赋能多领域教学。研究表明，在本科生跨学科学习中，ChatGPT依托多学科知识生成与关联能力，既能增强学生的学科基础，又能促进其认知拓展与思维多样性发展，这说明其有助于突破学科壁垒，是教师开展跨学科教学、动态生成教学资源的重要工具。

具体来看，GenAI可通过高效整合与智能匹配能力为教学设计提供灵活支撑。例如，在无机化学课堂中，ChatGPT在创意生成、主题验证、校对编辑等方面成效显著，不仅能提升教师教学组织效率，还能帮助学生在不同学科内容间建立逻辑关联，让学生理解不同领域的知识并融合，从而提高学生的创新性与表达能力。凭借高度适应性与生成能力，有望构建统一且个性化的教学资源体系，满足现代教育对多领域知识无缝衔接的需求，推动科学教育质量整体跃升。

2. 全域即时指导，助力个性化实践发展

在实现多领域教学整合的基础上，GenAI可进一步展现出对个体差异的敏感响应能力，推动科学教育向更具针对性的个性化实践发展。可通过实时分析学生学习数据与行为特征，动态调整学习任务难度、定制科学学习资源，精准匹配不同学生的学习节奏与能力水平。例如，在物理学学习中，可根据学生知识掌握程度生成难度适配的运动学问题，助力个性化教学。

这种全场景个性化支持不仅覆盖课堂教学，还延伸至课后辅导与自主学习领域。GenAI可基于真实情境生成虚拟实验任务，打破时空限制，为学生提供沉浸式、可反复试错的安全环境。以化学实验为例，ChatGPT能实时模拟分子反应过程，帮助学生直观理解复杂化学概念，同时规避操作风险。此类虚拟实践不仅提升学习效率，还能有效提升学生的研究能力、学习动机和自主学习意愿，为科学教育个性化转型提供技术支撑。

3. 多维发散支持，激发学生科学探究潜能

在GenAI支持下，个性化学习正由知识适配扩展为科学探究能力的构建。它通过提供多维度、低风险的试错支持，有效降低学生在传统科学实验与问题解决过程中的成本。例如，在生物实验教学中，GenAI可模拟多变量情境，让学生在虚拟环境中反复检验假设、优化设计，从而减轻认知负荷并促进形成有效学习。

更进一步，GenAI还能引导学生解决开放式问题，提供多元视角与创新路径。例如，在探讨“如何减少塑料污染”时，ChatGPT可生成涵盖技术改进与材料替代的方案，并以通俗方式帮助学生理解复杂概念与实验逻辑。这种多路径的启发式引导，不仅能激发学生的探索热情，还能促进其批判性思维与创新能力的养成，增强其对科学探究全过程的掌控感。

借助GenAI在反馈、支持与生成上的优势，学生可在持续试错中优化思维方式，深化对科学方法的理解。这不仅能提升探究能力，也能为理解学术前沿问题奠定坚实基础，凸显GenAI推动科学教育由“辅助学习”走向“深度探究”的独特价值。

二、生成式人工智能与科学教育融合共生的风险分析

GenAI在文史学科应用广泛，但因科学学科内生逻辑复杂、专业名词符号多变、知识结构难以经常规训练掌握，其在科学教育中的应用有限，面临三方面现实挑战。

（一）技术算法逻辑适切性的学科困境

尽管GenAI在知识生成与处理能力上进展显著，但在应对科学教育中的学科逻辑与专业知识时仍存在明显的局限性。研究表明，ChatGPT在化学领域虽能识别部分正确答案，却难以验证计算或分析过程的准确性，常出现数学运算失准、概念理解偏差等问题，甚至会编造形式规范却内容不实的引文，难以满足科学学科对逻辑严谨性与知识可验证性的基本要求。究其根本原因，主要有两点：一是训练数据中可能混杂过时、错误或不完整的信息；二是拟人化生成方式易增强内容误导性。这些问题限制了其在高精度、高逻辑要求的科学教育场景中的应用深度，凸显了提升其学科逻辑适切性与推理透明度的迫切性。

（二）教师能力与资源转化的教学障碍

GenAI为科学教育注入新动能的同时，也使教师面临多重成本压力，包括理念与角色转变、教法与技术更新的时间投入、资源开发的资金成本，以及操作流程不便带来的使用难度。在智能时代，教师除传递知识、启迪心智外，还需抵御风险，在寻求平衡的基础上创新角色定位，构建与人工智能工具的有效协同机制。尤其是在全时空教学场景中，教师角色转变与认知重构常伴随明显的技术焦虑与抵触心理。研究表明，教育工作者对新技术普遍存在抗拒心理，职前教师也表现出较高的技术不安感。从心理学视角看，教师基本心理需求的满足，是其数字能力持续提升的关键。

此外，GenAI对传统教学评价体系影响深远。多数教师认为，它将深刻改变教学评估模式，既带来新的评价维度，也对教师的综合评估与技术应用创新能力提出了更高的要求。需注意的是，尽管ChatGPT等工具参数海量、预生成训练模式更高级，其本质仍是教学辅助工具，无法全面满足所有教育需求。据此，罗素大学集团等高校已开始探索通过提供相关资源与培训，帮助教师理解并引导学生合理使用这类工具，强调结合学科差异、特殊学生群体需求制定对策，力求在技术引入与教育本质之间找到平衡。

（三）数据治理与伦理安全的系统隐忧

尽管GenAI具备算法灵活、数据广泛、高度智能等特点，但在以“立德树人”为根本任务的教育领域，其应用引发了多重伦理风险，其中数据隐私泄露与滥用、机器算法歧视与偏见、师生关系弱化与破坏、学术公平失信与失衡等问题尤为突出。当前大量基于GenAI的教育服务软件往往由第三方企业开发与维护，平台存储学生基础档案、行为记录等敏感信息，一旦不当使用或泄露，不仅会损害学生隐私权，还可能侵犯其人格尊严。

更具隐蔽性的是，ChatGPT系统的智能原理和学习过程决定其需持续吸收新数据优化模型，用户在互联网中无意间泄漏的个人隐私信息，极易被算法采集并纳入预训练语料库，这进一步加剧了隐私泄漏风险。可见，教育数据管理的伦理边界与治理机制亟待明确。

不过，GenAI在教育供需结构中仍具积极价值：其生成式与智能化特征不仅增强教育“供需链”的内生动力，提升教育资源建设效率与配置效果，还为推动教育的多元、公平、高质量发展开辟新实践路径。因此，推进GenAI教育应用的同时，亟须建立严格的数据保护机制和道德规范，确保技术应用不以牺牲隐私与公平为代价。

三、生成式人工智能与科学教育融合共生的现实策略

当前科学教育注重探究性学习、模型建构与数据素养，GenAI为其教学革新、价值升维提供了新路径。但科学学科特性对GenAI的学科适配性要求更高，且教学敏感内易引发伦理隐私挑战，需从三方面探索协同路径，实现二者的深度融合与高质量发展。

（一）优化生成标准体系，输出精准学科内容

尽管GenAI在内容生成、审核方面展现了潜力，但在科学学科应用中仍存在标准缺失、语义偏差、符号处理不足等问题。构建多场景适配的教育技术生态，已成为提升其内容质量与系统可信度的关键。

建立科学教育专用的内容标准至关重要。科学教育内容逻辑性强、概念抽象且多模态表达需求突出，其科学性与适用性是技术落地的根本保障。需建立覆盖物理、化学等基础学科的内容生成与审核标准库，结合定期评估与教学反馈机制以实现动态优化，同时构建契合中国科学教育情境的应用技术标准，弥补生成内容在科学表达、情境适应及价值导向上的不足。

技术层面需要精准化的工具支撑。研究表明，注入具备情境感知能力的提示词系统与智能体机制，辅以前瞻性社会实验，能有效提升GenAI在教育场景中的实用性与可控性。借鉴这一思路，科学教育领域可开发具备科学思维导向的提示词模板与科学探究任务智能体，使生成内容更契合科学学科的逻辑严密性、方法规范性与探究价值，从提升学生科学核心素养发展效果。

（二）强化“师”“技”协同能力，创新教学应用模式

科学教育的深度转型离不开GenAI的有效嵌入与教师角色的系统重构。虽然GenAI在优化教学模式方面潜力显著，但其成效仍取决于实践路径的系统构建与教师角色的积极转型。

构建人机协同的智慧教育应用体系。一方面，强化基于技术的自主学习、自我监督、思维技能发展及创新意识培养，推动主动学习与混合式教学的融合；另一方面，将项目式学习、创新实践和学科竞赛等融入日常教学，兼顾人文特质与技术优势，提升学习效果与创新能力。

明确教师在科学教育中的协同角色。教师不仅是知识传授者，也是实验组织者与探究引导者，其“师”“技”协同能力直接决定GenAI的教学成效。可开发“GenAI+科学教育”专属课程包，提供教学模板、案例库与智能提示工具，支持教师在实验设计、数据分析和建模评价等环节有效嵌入GenAI，探索新型科学教学范式。

建立系统化的教师发展支撑体系。教师作为技术与教学的关键中介，其技术理解力与教学融合能力直接决定GenAI生成内容的教育价值。需构建涵盖基础应用、学科整合和创新设计三个层次的发展框架，重点强化教师的技术应用能力、跨学科知识整合能力、创新思维与批判性思维等新质素养。在实践层面，教师需将GenAI定位为“教学辅助者”“知识开发者”“学习陪伴者”，而非替代者，通过典型案例研究、教学模拟训练与经验交流平台，提升驾驭GenAI服务科学教育的综合能力，最终构建可持续演化的教育技术生态。

（三）健全技术应用规范，推动多方协作治理

随着GenAI在科学教育中的深入应用，数据安全、知识产权与算法透明度等问题凸显。科学教育中师生共创的实验设计、数据采集及建模成果，特别是尚未发表的原创构想与数据，存在被不当利用的风险。这些伦理隐忧不仅威胁技术的可持续发展，也影响科学教育的规范性与公平性。因此，亟须构建面向科学教育的伦理治理机制，强化隐私与知识产权保护，提升GenAI在教学中的合规性与可信度。

构建双轨并行的治理机制势在必行。在制度层面，需明确技术角色与使用边界，将师生活动纳入伦理监管，建立涵盖技术、空间、伦理和操作的多维规制机制体系。例如，技术维度可通过场景化控制保障数据安全，伦理维度则以介入式规制引导GenAI对齐教育价值。在协同层面，需整合教育主管部门、学校、企业与科研机构力量，构建动态监测与反馈系统，确保治理标准具备现实针对性与动态适应能力，提升各方人工智能素养。尤其在科学教育领域，治理不应仅止步于“合规”，更要推动模型开发与教师实践的深度对话，形成科学教育与技术发展的共生生态。

学生隐私与安全是治理底线。GenAI在数据隐私和算法透明性上的问题可能带来潜在误导，缺乏经验者更易盲目信任，而具备批判性评估经验的学生则能够识别。因此，应优先保障学生数字权益，在优化算法设计与提升模型可解释性的基础上营造可信环境，同时培养学生理性使用GenAI的能力，真正实现科学教育的“安全赋能”。

随着GenAI的加速研究，其与科学教育中的融合共生不仅拓展了教学模式的创新空间，也促使教育界重新审视教学目标与育人价值。新时期应深刻认识其在教学革新和价值升维路径中的多维表现，正视其赋能科学教育的系统性潜能与伦理性挑战，干预探索协同发展策略。科学教育的智能化转型不仅依赖技术工具的优化，也依托教育理念的更新、教师能力的提升与制度保障的同步演进。未来，应持续关注GenAI与科学教学的深度融合，探索面向个性化、高质量发展的科学教育可持续路径。

原文链接：机遇还是风险：生成式人工智能与科学教育的融合共生