该政策文件指出，目前关于AI和教育的讨论主要集中在三个主题上。首先，如何利用AI改进教学、学习和评估。其次，识别和预防AI使用的风险，如AI偏见、数据保护和学生利用AI作弊。第三，越来越多地强调适应课程以纳入AI素养——即教育学生了解AI的工作原理及其使用方法。这些显然是重要的问题。然而，它们也忽略了AI的变革潜力对教育的一些重要社会影响。特别是，如果AI和机器人显著改变了人类完成工作和生活任务的方式，那么通过教育促进知识、技能和态度的可能也需要改变。
该政策文件认为，必须重新审视课程开发的核心问题，如：
我们期望学校教育的目标发生什么样的根本性变化（如果有的话）？
哪些知识、技能和态度可能很快被AI掌握？即使AI能够掌握，它们仍对人类重要的原因是什么？哪些可能成为人类的新需求？
AI如何影响学生所需的学习内容和体验？
AI如何影响课程内容和学习体验的组织？
但同时，该政策文件也指出：开始解决AI对课程提出的问题的一个主要困难在于目前缺乏关于AI能做什么和不能做什么的充分信息。关于AI能力的知识仍然匮乏，这阻碍了决策者预测其变革潜力的方向和范围。
为了解决这一差距，OECD正在开发一种方法，全面捕捉、评估和报告AI和机器人相对于人类的能力。这项工作包括发布一套指标，帮助决策者预测AI将如何改变人类完成工作和生活任务的方式，2025年6月将发布测试版。
在教育领域，该项目旨在制定一套原则性的方法，运用这些指标来展望一个可行的近期或中期未来，届时AI的能力将超越目前课堂上所能达到的水平。
2.重新审视科学课程以应对强大的AI未来
该政策文件指出，科学教育的总体目标是培养学生成为“有能力的局外人”，即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。
科学教育必须提供高质量、公平的教育机会，支持科学素养作为基本权利，培养学生成为灵活、适应性强、富有创造力和社会意识的问题解决者，对周围世界充满好奇，能够在不断变化的世界中生活和工作。
该政策文件认为，AI可能不会带来全新的课程目标，但会在现有优先事项中转移重点。与其为教育设立全新的目标，不如将AI作为一个催化剂，促使教育从狭隘的劳动力市场需求转向更广阔的领域。教育系统可以利用AI来培育注重智力和审美满足感以及民主公民参与的科学教育，鼓励所有学生通过科学寻找意义和乐趣。
具体而言，正式科学教育课程应该：
一是以对学习者有意义的实践为基础。科学学习可以建立在让学生和教师深入参与简单但具有挑战性的问题的基础上，比如“这是如何工作的？”和“你怎么知道的？”等。
二是并非所有学生都需要学习所有内容，也不必总是学习相同的内容。科学教育虽然在向学生介绍社会相关问题（如气候变化和可持续性）、主要科学范式（如进化论）、非直接熟悉领域（如分子结构）等方面具有重要作用，但是学生不必详细掌握每一个科学学科，重点应放在跨学科灵活运用思想上，向学生介绍它们共享的基本概念，即“从系统而非学科的角度思考”。
从这个角度来看，课程修订的原则可以侧重于各种系统，包括人类设计的系统、生态和生物系统、地球和空间系统及其相互联系。这种方法可以提高学习的灵活性：由于不同学科的关键思想和方法与所有这些系统都相关，因此可以通过系统研究来获取这些思想和方法，并在教师和学生认为合适的范围内参与其中。这种设置既有利于学科反思，也有利于跨学科反思。
三是通过灵活的教育路径支持快乐的学习。在早期引入科学主题和探究活动，以激发儿童与生俱来的好奇心至关重要。童年和青春期是身份认同发展的关键阶段，基于与学生相关的问题开展具有启发性的科学教育活动，可以展现学习新事物的乐趣，并使学习的渴望成为学生身份认同的核心组成部分。
3.实现科学课程改革需主要的几个方面
该政策文件指出，可以采取多种方法来改进教育流程和结构，以实现上述科学课程改革的方向：
一是传统的学科界限和按年级分组的学生群体是障碍，建议采用更灵活的学习路径，以符合学生及其社区的兴趣。
二是需要重新思考正式与非正式学习之间的联系，以更好地整合多样化的学习资源和社区资源。
三是考虑通过选择进行个性化学习，让学生在结构化但多样化的教学中做出个人决定，并通过课堂讨论进行集体决定，作为帮助学生塑造学习轨迹的两种方式。
四是重视评估作为绘制知识和资源图谱的工具，为教育选择和资源分配提供信息。
[本文为教育部国别和区域研究基地中国教育科学研究院国际教育研究中心成果]
本文由“教育国际前沿课题组”（IFRGE）成员整理，课题负责人张永军，编辑刘强。内容仅供参考，点击左下角“阅读原文”可下载该文献。