专题课程
科技与科学教育因社会发展的不同阶段而肩负着不同的使命，也因时代的进步而日益走向社会舞台的中心。过去的科技与科学教育的使命定位在发现科学知识和传递科学知识，今天的科技与科学教育则肩负着提高每一个公民的科学素养水平，破解能源、生态、环境与社会等发展危机的难题，引领人类文明可持续发展的重要使命。随着人类走进信息时代，并由此走向大数据时代，各种矛盾日益凸显，科技与科学教育面临着新的机遇与挑战。
大数据时代科技与科学教育面临着诸多的问题
首先，科学出现了新的形态。现代科学之父伽利略是个里程碑式的人物，正是伽利略明确地将实物实验和数学推理方法引入到了科学研究之中，科学才得以系统而迅速地发展。从那时起，科学家们开始以实物实验和数学推理的方式认识自然世界，科学因此形成了两种形态，其一是实物实验形态，其二是数学推理形态。随着科学发展到今天的大数据时代，一些科学家和工程师离不开借助计算机手段研究事物，科学出现了基于计算机的第三种形态——计算形态。各个学科的边界变得模糊，科学研究的范式有了新的变化。以前学科分化越来越精细，但是科学发展到今天，信息科学、纳米技术、生物科学和生命科学、认知和神经科学被公认为最具革命性的学科领域，这四种科技的整合，将对人类社会产生深刻的影响，并可能再次改变我们人类的物种。学科在高度分化的基础之上开始走向学科之间的渗透和融合，特别是开始走向自然与人的融合。基于计算机的整合是当今科学发展与突破的必由之路。但是如何整合却是仁者见仁智者见智之事。
其次，技术的高速发展带来了日益严重的社会问题。比如生命科学中的克隆技术直接挑战人类社会传统的伦理问题；对于自然界的无节制索取，带来了日益严重的能源危机和生态环境恶化危机等。此外，物质生活的丰富与网络的言论自由带来了日益高涨的民主与平等的社会诉求。这些问题可能直接源自高速发展的科技，以致于我们的精神与理解出现相对滞后。诸多危机与问题要得到根治，除了需要加快人类智慧文明发展，还需要科技与科学教育的进一步高度发展，此所谓解铃还须系铃人。科学史上，科学家们为人类积累了丰富的化解人类危机的智慧与知识。
为了解决诸多危机与冲突，需要探讨各种可行而有效的解决方案。通过分析大数据时代的科学教育的现状不难发现，如果只是从局部进行个别改动，问题难以有效地得到解决，当今的科学教育问题要想从根本上得以解决，必须运用系统观念，从整体上改变或者构建科学教育体系，换句话讲，需要从整合的角度才能提出可行的解决方案。
数字科学家计划
针对大数据时代人类面临的诸多危机， 人们提出了一些对策与良方，其中影响最大的是国际21世纪教育委员会在向联合国教科文组织(UNIESCO)提出的21世纪教育的四大支柱策略：（1）学会认知(Learning to know)：培养学生学会运用认知工具求知，学会发现问题， 学会探究知识，学会构建知识。即培养学生认知方法，引导学生通过发现、探究和意义构建的途径获取知识，培养学生的继续学习能力。（2）学会做事(Learning to do) ：既要学会实践，也要学会创造。重视建造可供学生参与的环境，激发学生兴趣，使学习者通过环境的交互作用，通过实践，通过做事获得知识和能力。（3）学会合作(Learning to together) ：要培养学生学会与他人共同生活，就要学会合作生活，合作学习，从过去的集中教学方式到个别学习方式，到现在提倡的协作学习。（4）学会生存(Learning to be) ：学会生活、学会做人、学会自身的发展。既要传授知识，还要注重能力和高尚情操的培养。
在科学教育领域之中形成了一种强调亲自动手学习科学的潮流。在美国、法国、英国、加拿大等国的国家科学课程改革方案中，科学探究被列为课程目标和课程体系的关键而基本的要素。“学习必须是主动的”已成为国际上基本的教育理念。其中影响较大的有“做中学”、“Hands-on”（动手做）、“Minds-on” （动脑做）、“STEM”（科学、技术、工程、数学）等科学教育实践。这些科学教育实践旨在使学生以科学的方法学习知识，强调学习方法、思维方法、学习态度的培养。
这些先进的科学教育理念与实践推动了科学教育的创新与实践。但是实践表明，一个好的理念要想转化为教学行为，往往需要一个较长时期的培训与转化过程，这个过程是艰难的，特别是对于教师和学生需要具有一定的专业理解能力。能否综合上述先进的科学教育理念，提出一种直观、易懂而且有效的科学教育模式的推广方案呢？数字科学家计划（E-Scientist Project, ESP）给出了一种大数据时代下科学教育模式的推广方案。
所谓数字科学家计划，就是一种大数据环境下以提高每一位学生科学素养水平为宗旨，以探究式教学为鲜明特征，以科学思想、科学方法和数据挖掘方法为核心，播种未来科学家种子的教学模式的推广方案。
数字科学家计划主要有两方面特征，其一，数字科学家是一种科学教育模式符号，以“科学家”符号将抽象的科学教育理念人物化和直观化，即准确地表述了现代的科学教育理念，也便于师生理解与实施。榜样的力量是无穷的， 虽然科学不能解决人类所有的问题，但是科学家们为我们积累的知识、思想、方法、科学精神在过去和将来都是破解社会难题的重要途径；其二，强调发挥大数据环境下第三种科学形态的育人功能，这是当今科技与科学教育创新的重要切入点。
数字科学家的教学模式是在WebQuest（基于网络的主题探究）模式的基础上改造而成的。主要有以下五个模块：（1）核心问题： WebQuest的核心是设置一个开放性的问题。这个问题设定了WebQuest的清晰目标，鼓励学生回顾原先掌握的知识，激发学习者进一步探索的动机。（2）任务指南：提供一个“脚手架”，引导学生设计、经历和体验专家的思维过程。“脚手架”将令人望而生畏的探究项目打碎成若干个片段，引导学生研究较为复杂的科学问题。（3）海量资源：创建一些到其他互联网站点的链接来共享网络资源。通过运用多样化的互联网资源，可以为不同学习水平或不同学习方式的学生提供信息资源。（4）实施“做中学”：要提供高层次的思维指南，体现“做中学”的教学理念，保证动脑和动手的教学方式落到实处。（5）交流与评价：WebQuest 一般用量规提供了自我评估的标准，提示学生已经学到了什么，并鼓励把这种探究的经验扩展到其他领域。评价人员可以是教师，也可以是家长和同学。
数字科学家计划产生于笔者主持的北京市教育科学“十一五”规划课题《数字科学家计划：基于数据探究理论的物理选修课程建设与研究》（2010年立项），已经在北京景山学校、北京一零一中学、北京师范大学亚太实验学校等学校展开实验。该项目在课题阶段探讨了校本特色选修课程的建设，但是随着课题研究的深入开展，数字科学家计划已经不再局限于校本选修课程，开始运用到正规的物理课堂教学；也不仅局限在物理学科教学，已经开始运用到小学高年级的科学课程与教学；还不仅局限在学校科学教学，已经开始运用于北京市东城区青少年科技馆的科普性质科学课程，并配合教学，于2013年11月成功地举办了北京市东城区“数码探科学”大赛。大赛令人耳目一新，引起了学者和教师的广泛关注。著名教育家顾明远先生在颁奖会上讲到，这次大赛让人们看到了大数据环境下的教学实践，学生们在数码探究中有模有样，学到了科学思想、科学方法，体验到了数码探究的乐趣。
经过三年的探索与实践，数字科学家计划已经从课题研究转向项目推广的初期阶段。初步建设了数字科学家网站，形成了一种大数据环境下的科学教育模式，也形成数字科学家课程的教师培训经验，还形成低、中、高端数字环境装备下课程实施经验，已经具备了在更大范围试验与推广的条件。
数据探究理论——数字科学家计划的基石
探讨破解大数据时代的科学教育难题的途径涉及大而复杂的社会问题，仅凭经验而没有理论的指导是难以理解与完成的。但是数字科学家计划已经形成了一些基本的概念与教学原理。这些基本概念与教学原理构成了所谓的数据探究理论。数据探究理论是数字科学家计划的基石。
信息（Information）是数据探究理论的逻辑起点。何谓信息？这是一个复杂而神奇的概念，学者们有着不同的见解，美国数学家和控制论创始者维纳不得已这样定义信息：信息就是信息， 既非物质，也非能量。笔者考虑到人的因素，对信息进行了如下的定义：信息既不是物质，也不是能量，而是物质的波-粒二像性与人相互作用的存在形式。
数据（Data）是数据探究理论的另一个重要概念。数据是载荷或记录信息而留下的明确印迹。数据可以是数字、文字、图像、录像，也可以是计算机代码等。对数据背景的解读是获取意义的一种途径。数据背景是接收者针对特定数据的意义准备，即当接收者了解数据序列的规律，并知道每个数据或数据组合的指向性目标和含义时，便可以获得数据所载荷的意义。观察数据或者数据挖掘就是对数据背景的解读过程。数字科学家计划的核心环节在于信息观测、数据挖掘和数据价值与交流。
探究式教学是一种以科学探究为基本特征的教学模式，其实质是引导学生通过类似科学家的探索过程理解科学概念和科学本质。依据科学的三种形态，将探究式教学分成实物实验探究、数学推理探究和数据探究。所谓数据探究是一种基于计算机的探究式教学，是提高学生数据素养水平的必要途径。数据探究与其说是一种适应大数据时代的手段和途径，不如说是大数据时代的一种生活理念和生活态度。
数据探究在教师观、学生观、学习观和评价观上均具有新的内涵。简单介绍如下：（1）教师是数据探究的促进者与合作者。（2）学生是具有创造能力的学习主体。数据探究应该把学生置于一个有社会意义的团体中，培养“共生性”与“交互性”，体验创造的意义和价值。还应该体现STS教育，强调人对自然、社会、人生的责任和义务。（3）数据探究是一个建构的、社会化的综合体验过程。学习者总是依据已有经验、心理结构和信念来选择一些信息或者数据，从中经过数据挖掘得到推论，并根据推论来构建关于世界的认识。（4）评价是开放、多元的反馈过程。数据探究评价认为学习是一种建构独特意义的过程，注重对于探究过程的评价，关注评价的开放性与多元性。
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