在强大的AI时代，教师应该教什么，学生应该学什么？

2▪▪▪▪▪▪▪▪我们必须重新审视课程开发的核心问题图1. 重新思考强大人工智能时代下的课程体系第20期——在强大的人工智能时代，教师应教什么，学生应学什么？重新思考课程：一个思想实验核心课程问题核心课程问题考虑到人工智能的进展学校教育的目的是什么？哪些知识、技能和态度是必不可少的为了让学生学习？为什么？我们期望在目标上有哪些根本性的变化（如果有）教育的意义是什么？什么知识、技能和态度– 可能很快就会被人工智能实现？即使人工智能能够实现，也仍然对人类很重要和为什么？– 可能会成为人类的新要求吗？人工智能如何影响学生的内容与体验学习需求？人工智能如何影响课程内容的组织和学习的经验？哪些内容和体验最能支持学习？我们如何有效地组织和排序课程内容？限制使用 - 限制使用全球各国普遍为其教育体系定义总体目标，并就学校教育应为学生达成的学习成果确定一般目标。定义总体目标和学习目标需要就学校的宗旨采取规范性立场。这通常包括为个人提供工作和公民身份准备以及支持他们的自主性和健康发展等重要方面。它也引发了关于哪些知识值得传授或从权利的角度出发，学生通过学校教育有权学习哪些知识的认识论问题。选择特定知识、技能和态度的理由与关于如何组织编排课程内容和如何识别与系统确立的价值观相符的合适学习体验的实际问题相关联。如图1所示，人工智能开始重新框定关键问题。在教育领域，该项目旨在开发一种运用这些指标的原则性方法，以预见一个AI能力在近期或中期将超过目前课堂可用的能力的合理未来。为此，该项目召集了一个由具有课程开发经验的专家参加的工作坊（参见方框1）。其目标是将这些指标整合到他们的讨论中，以了解这些指标最终将如何最有效地使用。要开始应对人工智能对课程提出的问题，主要困难在于目前缺乏关于人工智能能做什么和不能做什么的充分信息。关于人工智能能力方面的知识仍然稀缺和零散，这阻碍了决策者预见其变革潜力的方向和范围。为解决这一差距，经合组织正在开发一种方法，以全面捕捉、评估和报告人工智能及机器人的能力相对于人类的情况（经合组织，2021）。2]; 2023[3]）。这项工作包括发布一系列指标，以帮助政策制定者预测人工智能将如何改变人类完成工作生活任务的方式（将于2025年6月发布Beta版），这将有助于更好地理解人工智能，并为未来的政策思考提供信息。 OECD 教育聚焦 © OECD 2025 OECD 教育聚焦 © OECD 2025OECD-NASEM人工智能对科学教育影响研讨会（2024年9月）一、经合组织的做法：召集专家研讨会在人工智能未来，科学教育的目标应该是什么？重温为强大人工智能的未来而修订的科学课程与会者就科学教育的目标进行了讨论，这得益于一些专家在会议前被要求提供的短篇思考论文。小组迅速就科学教育的总体目标达成一致：培养学生成为“有能力的外行”，即那些虽然不是每个科学领域的专家，但具备理解、参与和批判性评估科学信息的能力的个体。与会者进一步阐述了自己的愿景，并就以下陈述达成一致：经济合作与发展组织（OECD）和美国国家科学、工程与医学院（NASEM）于2024年9月召集了一次为期1.5天的研讨会。该研讨会基于NASEM科学教育委员会之前的工作，该委员会于2012年启动了K-12（即幼儿和学校）科学教育框架——详见框2概览。其旨在让NASEM网络中的专家重新评估十年后科学课程的目标和内容，并考虑一个以高性能人工智能广泛应用为特征的场景。了解科学教育并具有先前开发课程框架的经验，NASEM专家小组（见框4）非常适合启动可在其他国家和其他课程科目中复制的讨论。科学教育必须提供高质量、公平的教育机会，这些机会支持科学素养作为一项基本权利,培养学生成为灵活、适应性强、富有创造力和具备社会意识的解决问题者,对周围世界充满好奇心,并能够在一个不断变化的世界中生活和工作的学习者。该小组随后将这一总体陈述分解为一组更具体的目标，这反映在图2中。由于指标本身仍在开发中，经合组织-纳瑟姆研讨会要求参与者基于AI能力的临时定义，反思AI对课程的影响。要求参与者从以下场景中得出启示，该场景借鉴了指标开发工作正在进行的成果，但超出了当前指标尺度的现状：在相对不久的将来，人工智能将能够以超过普通人和专家人类水平的程度执行所有科学研究推理和问题解决。这一发展将足够快，以至于它将影响目前在校学生的大部分潜在职业前景。尽管人工智能将展现出高水平的科学研究推理和问题解决，但人工智能的其他能力将更加有限。特别是，支持物理任务的感觉运动能力仍然达不到人类水平的性能，依赖于感觉运动能力的社会能力也将受到很大限制。此外，在人工智能关于不那么结构化、非科学推理和问题解决的能力方面可能仍然存在限制。由于人工智能能力的持续限制，许多工作的自动化仍然不可能，而充分就业的劳动力仍然具有经济可行性。然而，人类在执行专注于科学研究推理和问题解决的工作任务方面将不再具有经济竞争力。 4第20期——在强大的人工智能时代，教师应教什么，学生应学什么？专家讨论摘要图2 未来强大人工智能下科学教育的目标教科学是如何运作的，它的知识来源是什么，以及如何评估它，帮助学生区分科学问题如何不同从社会，经济和神学问题。发展科学理解to促进实用认识论，推动终身学习和加强信任科学促进民主公民参与通过帮助个人参与科学以推动社会进步的方式行星福祉帮助学生寻找和钻研关于类型的问题提供公共决策的知识，他们是如何做到的以及为什么。科学知识的社會相关性及其局限性例如在处理基于价值的问题时。支持个人找到意义和快乐在科学中通过生活，贡献于他们的智力和情感成长通过提供机会以实现智力和审美满足与科学和工程任务进行互动。培养好奇心作为学习者的一种强烈的身份认同，庆祝 fulfillment伴随着学习新事物。发展对人工智能的批判性理解和其他技术和支持个人要有效地使用它们教会学生理解人工智能作为一套具有特定工具的方法论功能与限制，帮助他们了解技术工作，何时以及在何种程度上应该信任并发展使用它的能力，并安全、合乎道德地使用。读者可能会看到该小组确定的目标与许多教育体系如今为自己设定的目标非常一致。这意味着人工智能不会影响科学教育的目标吗？现有的教育课程适合未来高性能的人工智能吗？在讨论目标时，专家们强调了长期以来为学习者准备与 STEM 相关的（即科学、技术、工程和数学）工作的重要性。这种关注在历史上导致只针对少数注定要从事科学职业的人的教育实践，例如基于感知能力的明确分班以及更微妙的形式的排序，如优先考虑死记硬背以及在课程覆盖范围上更重视广度而非深度。与其为教育建立全新的目标，人工智能（AI）可以作为一种催化剂，果断地摆脱对劳动力市场需求的狭隘关注。相反，教育体系可以利用人工智能（AI）来培养一种强调智力和审美满足以及民主公民参与的科学教育，鼓励所有学生通过科学找到意义和乐趣。专家承认，尽管人工智能（AI）在STEM工作岗位上的变革性潜力仍不确定，但人工智能（AI）的影响越重大，调整现有优先事项中的重点的机会就越大。人工智能可能不会导致全新的课程目标，但会调整当前优先事项之间的侧重点这些做法通常被辩解为，需要一支准备充分的基础科学、技术、工程和数学（STEM）人才队伍来支持经济增长和就业。然而，它们掩盖了参与者专家认为重要的更广泛的教育目标，例如培养所有学生的好奇心和基本的认知理解——这些目标他们过去一直提倡，无论人工智能的发展如何。有效追求这些目标是普及科学素养民主化的重要前提，而专家认为科学素养是一项基本权利，同时有助于智力和情感成熟。从这个角度来看，传统的科学教育方法可能对所有学生（不仅是对那些仍然处于STEM轨迹之外的学生）的服务都不够充分。 OECD 教育聚焦 © OECD 2025 ••••••••盒子2. 简明扼要的2012年K-12科学教育框架OECD 教育聚焦 © OECD 2025正式科学课程应包含哪些内容？表1. 专注于科学和工程实践、跨学科概念和核心思想实践定义科学实践和工程跨领域概念概念通常应用于科学与工程领域• 模式• 因果关系：机制和解释• 比例、比例和数量• 系统和系统模型• 能量和物质：流动，周期，和守恒• 结构与功能• 稳定与变化提問和定义问题开发和使用模型规划与实施调查分析和解读数据使用数学和计算思维构建解释和设计解决方案参与争论从证据获取、评估以及交流信息源代码国家研究委员会（2012），K-12科学教育框架：实践、跨学科概念和核心思想,https://doi.org/10.17226/13165.• 有限数量的学科核心素养和跨学科概念， • 设计时使学生能够持续在多年内构建和修订他们的知识与能力，以及 • 支持将此类知识与能力与从事科学和工程实践所需的实践相结合——见表1以获取更多详细信息。识别人工智能驱动的社会转型为重新平衡课程目标的机会后，讨论转向探索正式课程中应包含的相关内容和学习体验。讨论内容包括修订结构NASEM 2012 K-12科学教育框架的实践、概念和理念（见下文框2）以及教育年幼（4-11岁）和年长（12-20岁）学生应包含的具体考虑。下文总结小组贡献的主要观点。美国国家研究委员会2012年框架基于大量关于科学教学与学习的研究。从这项工作中，作者们得出结论，K-12科学和工程教育应重点关注： 纪律核心思想科学和工程中的“大”想法物理学：• 物质及其相互作用• 运动与稳定性：力与相互作用• 能量• 波及其在技术中的应用信息传递生命科学：• 从分子到生物体：结构和流程• 生态系统：相互作用、能量和动态• 遗传：性状的遗传和变异• 生物进化：统一与多样性地球与空间科学：• 地球在宇宙中的位置• 地球系统• 地球与人类活动工程、技术与科学的应用：• 工程设计• 工程、技术、科学之间社会 6框3. 将相关问题置于科学课程的核心第20期——在强大的人工智能时代，教师应教什么，学生应学什么？从学生角度为学校科学实践活动赋予意义基于对学习者有意义的实践基础进行构建在学校与科学实践的互动中，通常强调学科一致性。例如，关于声波的主题可能从“声音作为一种通过介质传播的波”这一概念开始，通过一系列结构化活动让学生去探索，例如观察当附近的鼓被敲击时塑料膜上的糖振动，或者注意到当从包含响铃计时器的钟罩中抽去空气时声音会停止。这些实验旨在说明波动传播、频率和振幅等重要科学原理，从这一角度来看它们都是合适的。然而，其相关性可能对学生不明显，他们可能完成这些活动却不知道为什么一开始要让他们参与其中。科学学习应该建立在提出“这个是怎么运作的？”和“你怎么知道的？”这两个问题的基础上。科学学习可以建立在学生和教师深入参与简单但有挑战性的问题之上，例如“这“你如何工作？”和“你怎么知道的？”这种深入的工作将促进：相反，该小组认为教育应侧重于易于理解且有意义的研究实践，将科学知识和推理融入解决学生及其社区相关问题的过程中——框3说明了常见实践与设想实践之间的对比。或者，一节关于同一主题的课程可以以解决学生所在社区的噪声污染等现实问题开始。这种做法鼓励学生提出自己的问题，例如“声音是如何从高速公路传到我们家里的？”“我们可以用什么材料来减少噪声？”从学生的角度出发，旨在实现更高的教学连贯性，这种方法使学生能够将他们的探究不仅视为学校的学习任务，而且视为具有明确理由的有意义的活动。融入这种视角可以通过将课程与真实情境联系起来来增强学生的参与感，使学生能够将自己视为能够运用科学解决自己及其社区相关问题的有能力的学习者。专家们表示需要重新评估学生在学校中与科学和工程实践的联系——这是2012年框架中的一个关键要素。他们指出，将学生培养为“有能力的局外人”并不一定要求他们复制专业科学家和工程师的精确实践，这是一种普遍认为科学学校教育应该做的看法。此外，他们还担心学校中的科学实践往往演变成为了完成任务而进行的死记硬背的任务，几乎不关注学生的观点。•将科学学习与现实世界现象联系起来科学知识的关联性对学习者可见。这可能涉及探索日常元素与年轻学习者（例如，为什么自行车设计成某种方式？），然后转向关注理解，以及帮助年长的