随着生成式人工智能的飞速发展，全球教育体系正经历一场深刻的结构性转型。传统的知识传授型教育模式已难以适应未来社会对人才的需求，培养学生的批判性思维、跨学科整合能力、创新精神与社会责任感，成为教育改革的迫切任务。社会性科学议题教育因其开放性、现实关联性与跨学科特性，被视为连接科学学习与社会实践、培养未来公民的关键路径。在此背景下，“AI+时代下的社会性科学议题教育：价值与挑战”国际在线学术会议于2025年12月17日至18日成功举办，汇聚了来自中国、美国、德国、以色列、韩国、丹麦、澳大利亚等十余个国家和地区的教育学者、政策制定者与一线教师，围绕AI与SSI教育的深度融合展开了四场专题研讨。本文基于会议内容，结合与会嘉宾的核心观点，从以下四个主题系统梳理AI+时代下SSI教育的价值内涵、现实挑战与发展方向。
一、科学素养内涵的拓展与SSI教育的时代价值
会议开幕式上，美国加州大学伯克利分校的Marcia Linn教授指出，AI素养已成为教育者的核心能力。她强调，具备AI素养的教育者应“理解、评价、改进并负责任地在教学实践中运用人工智能工具”，而非让学生依赖AI获取答案。Linn教授将AI比喻为“高速模式识别器”，解释了其在精确计算中可能出现的错误与“幻觉”，并分享其团队如何利用AI引导学生进行科学解释写作、深化知识整合，以及将社会性议题引入科学课堂。她提出，AI不应被视为替代人类思维的“另一个大脑”，而应作为增强学习过程的协作工具。
陕西师范大学胡卫平教授在致辞中进一步强调，生成式AI正在深刻改变社会结构与教育形态，促使教育者重新思考“培养什么样的人”这一根本问题。他指出，中国科学教育正处于从“知识本位”向“素养导向”、从“解题”向“解决真实问题”转型的关键阶段。SSI教育因其强调现实复杂性、不确定性与跨学科整合，成为推动科学教育变革的重要路径。同时，胡教授也指出，SSI教育在中国面临资源稀缺、高质量教材不足、教育生态不完善等挑战，亟需构建开放共享、持续扩展的资源库，并加强国际合作，推动科学教育改革的动态实践。
在本场专题研讨中，德国柏林自由大学的Marcus Kubsch教授以PISA 2025科学素养框架为基础，指出AI虽未改变科学探究的“内容”，但深刻重构了其“程序”与“认知”维度。他通过天气预测、自动化化学实验室等案例，说明科学研究日益走向自动化与人机协作，人类的角色需向“监督与管理”转变，并与AI建立新型认知信任关系。因此，科学学习成果必须纳入“AI维度”，重点培养学生批判性评价AI生成假设、理解其局限并与之协同工作的能力。
美国犹他州立大学的Eric Kirk博士与阿拉巴马大学的Daniel Pimentel博士提出了“受托人-委托人”模型，强调在科学这一社会认知系统中，个体应根据情境在专业执行者（受托人）与公共决策者（委托人）之间动态切换。SSI教育正是培养学生此类角色转换能力的理想场景。美国内布拉斯加大学林肯分校Jenny Dauer教授和Amy Dunbar-Wallis博士分享了一个成功的本科SSI课程案例。该课程围绕学生自选的SSI项目展开，整合了体验式学习、社区参与和AI工具使用。学生们使用AI辅助阅读和理解复杂的同行评审论文，但必须严格核查AI生成的摘要的准确性。这一模式的核心是将教育目标从功利性的技能获取，转向关注合作、价值反思、社会情感能力成长和生态互联的人文主义发展，旨在培养学生成为致力于社会系统可持续发展的行动者。
此外，美国伊利诺伊理工学院的Judith Lederman教授通过对科学素养文献的系统回顾，指出许多地区仍未能扎实培养学生的“功能性科学素养”。她强调，在追求高阶批判能力之前，教育必须夯实学生对科学本质、科学探究与论证推理的理解，这是公众抵御错误信息、明智运用AI工具的基石。
英国伦敦大学学院的Justin Dillon教授在点评中总结道，科学教育在AI时代需重新审视其目标与路径，既要关注AI对学生身份认同的影响，也要通过教学法改革提升科学素养的培养效能，尤其应借鉴人文主义教学模式，警惕对AI的过度依赖。本场专题研讨主持人，以色列魏茨曼科学研究David Fortus教授最后总结指出，面对AI+时代的复杂挑战，科学教育的使命在于培养能够融合科学知识、伦理判断、人文关怀与技术智慧，积极投身于可持续未来建设的下一代。
二、课程与教学的系统性创新
AI与SSI教育的融合并非简单工具叠加，而是涉及课程内容重构、教学策略革新与教师角色转变的系统工程。台湾师范大学张俊彦教授分享了其团队研发的生成式人工智能学习平台AISI。该平台以GPT等大模型为技术基础，通过设计“不直接提供正确答案”的智能脚手架，引导学生进行自主论证与元认知反思，有效避免了学生因过度依赖AI而导致的“认知外包”。实践表明，该平台能显著提升学生的论证表现与自我调节能力，已在台湾、印尼、越南等多地推广使用。
韩国梨花女子大学的Hyunju Lee教授通过实证案例，揭示了生成式AI如何帮助师生克服SSI教学中的典型障碍。AI可充当“高能力助教”，协助教师减轻备课负担，帮助学生快速梳理复杂信息、识别议题利益相关方，尤其能为学业表现较弱的学生提供个性化支持。然而，Lee教授也提醒，需关注学生对AI答案的盲从倾向及数字使用能力差异等问题。
美国北卡罗莱纳大学教堂山分校的Troy Sadler教授强调，应将AI本身作为SSI教学议题，引导学生比较人工撰写与AI生成的文本，培养其信息批判与评价能力。他警告，SSI教育需警惕AI便捷性可能助长的“快餐式”思考模式，教学设计须坚持以学生为中心，促进深度认知参与。
台北教育大学林静雯教授提出了“认知整合矩阵”理论框架，主张AI教学系统应具备诊断学生认知阶段、匹配合适AI角色（如信息提供者、挑战者或决策引导者）、校准认知冲突水平的能力。她通过实证研究说明，AI支持的元认知脚手架与功能性信任的建立，是帮助学生跨越“认知高原”、实现持续成长的关键。
香港大学陈晨教授团队开发的“天文社会学”课程，则以“小行星撞击地球”这一虚构SSI情境，引导学生扮演媒体记者，融合科学素养与媒介素养的培养，并自然融入AI工具支持内容生成与传播策略分析。该课程体现了SSI教育在跨学科整合与真实问题解决中的创新潜力。
台湾师范大学邱美虹教授在本场点评中强调，在推进“AI+SSI”教育的过程中，人类必须处于设计全过程的核心。AI可以是促进者、协作者或调解者，但不能成为主导者。教育的根本目的和价值判断仍需由人类把握，AI的作用在于赋能教师、支持学生，最终服务于人的全面发展。本场主持人，美国北卡罗莱纳大学教堂山分校Troy Sadler教授最后总结指出对于人工智能与SSI教育的融合探索，需要研究者、实践者与政策制定者持续携手，在促进教育公平、培育高阶思维、捍卫人的主体性等原则下，审慎而富有创造力地推动这场面向未来的科学教育变革。
三、评价范式的转型与支持体系构建
AI技术正推动SSI教育评价从“结果衡量”转向“过程促进”。美国北卡罗来纳大学教堂山分校的Heewoo Lee博士指出，科学建模是SSI教学的核心实践，但教师往往难以为学生提供及时、具体的反馈。她通过设计基于反馈原则的提示语，利用生成式AI为164份学生建模作品生成个性化反馈。研究发现，AI能够准确识别模型中的元素与关系，并提供建设性改进建议，成为教师的“反馈伙伴”，尤其在支持学生模型修订与评价环节展现出显著潜力。
香港教育大学张家政教授开发了一套针对ChatGPT情境下学生SSI阅读能力的测评工具。该工具通过模拟学生与AI对话的情境，评估学生在内容解读、语类推理与认知评价三大领域的能力。研究发现，学生在“认知评价”领域表现相对较弱，即难以结合科学本质与AI运作原理评价文本可信度。这凸显了在SSI教育中培养学生“AI素养”与批判性阅读能力的紧迫性。
北京师范大学林静教授团队针对中小学生科学建模能力开展了认知诊断研究。基于“建模四要素”理论开发的交互式计算机测评工具，揭示了学生在模型修订与评价环节面临的挑战，并发现空间可视化能力与建模表现呈显著正相关。该研究成果已应用于《全球变暖》等SSI课程设计，支持学生通过建模实践理解复杂系统。
美国明尼苏达大学Gillian Roehrig教授在点评中提出了一系列关键问题：训练AI生成高质量反馈的工作流程如何？教师如何将此类工具融入日常教学？她强调，在技术快速迭代的背景下，教育者更应帮助学生理解AI的运作机制与局限，培养其批判性使用AI的能力。此外，评价设计需关注不同SSI主题（如生态、健康）对建模能力的具体要求，推动更具针对性的评价体系发展。本场主持人，台湾师范大学邱美虹教授最后总结指出未来的评价改革，需坚持“以学习者为中心”，在利用技术增效的同时，始终警惕对技术的过度依赖，确保评价真正服务于学生复杂问题解决能力与社会责任感的培育。
四、教师专业发展的新方向
在AI时代，教师的角色进一步凸显为“学习环境的设计者”“伦理讨论的引导者”与“跨学科整合的推动者”。以色列理工学院Tali Tal教授分享了如何将SSI与户外学习、公民科学项目相结合。在跨社区河流修复项目中，学生利用AI语音交互工具进行环境监测与反思，AI不仅提升了学习参与度，也支持了学生在真实情境中开展科学思考与社会正义讨论。
丹麦南方大学周春芳教授提出“日常创造力”理念，强调AI不仅是工具，更是“共同创造者”。教师应通过AI创设情境、支持探究，培养学生的系统思维与跨学科整合能力，实现从“知识传递”到“意义共创”的教学转型。香港大学陈雨静博士分享了与导师梁淑贞教授、叶颖欣教授合作的针对职前教师开展的干预研究，通过8周结构化工作坊，显著提升教师对AI在SSI教育中双重角色（工具与议题）的认知与教学设计能力，为其未来开展AI赋能的SSI教学奠定基础。
澳大利亚科廷大学Kok-Sing Tang教授和Buana Putra博士利用定制化聊天机器人支持科学论证教学，针对HIV防治策略、材料选择伦理等SSI话题设计的AI对话系统，能有效促进学生多角度思考与辩论，在课堂时间有限的情况下实现个性化、对话式学习体验。
美国北卡罗莱纳大学教堂山分校Troy Sadler教授在点评中警示，教育者需反思AI应用是否真正解决了教育核心难题，是否过度依赖技术而忽视了教育本质。他强调，在推动AI与SSI教育融合的过程中，必须关注学生过度依赖、信息真实性判断以及教师角色重构等系统挑战，始终保持批判意识与伦理警觉。本场主持人，台湾师范大学张俊彦教授最后总结指出，在AI技术快速渗透教育的今天，教师的专业角色不是被替代，而是进一步凸显为“学习环境的设计者”“伦理讨论的引导者”与“跨学科整合的推动者”。未来，教师教育需加强对AI工具的教学化运用、SSI议题设计以及批判性整合能力的系统培养。
结语：走向人本协同的SSI教育未来
AI+时代下的SSI教育既蕴藏着推动科学教育深刻变革的潜能，也面临资源建设、教师发展、评价改革与伦理风险等多重挑战。本次会议凝聚的国际共识表明，未来的科学教育应坚持“以学习者为中心”，在促进教育公平、培育高阶思维、捍卫人的主体性等原则下，积极推进课程、教学、评价与教师发展的系统创新。正如开幕式嘉宾所述，AI不应替代人类判断，而应成为增强教育过程、支持学生全面发展的协作伙伴。唯有通过持续的国际协作、资源共享与本土化实践，才能推动SSI教育在AI时代真正承担起培养具备科学素养、伦理意识与社会责任感的未来公民的使命。