[摘 要] 生成式人工智能技術(shù)深度融入館校合作體系將帶來科學(xué)教育模式、理念、場景、應(yīng)用以及各主體間關(guān)系的深刻變革。本文以行動者網(wǎng)絡(luò)理論為分析工具，解析生成式人工智能介入館校合作體系時，行動者的角色、信息的轉(zhuǎn)譯過程以及網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，以闡明生成式人工智能推動下的館校合作中科學(xué)教育模式的轉(zhuǎn)型，并探討生成式AI在科學(xué)教育中的應(yīng)用可能帶來的問題，如數(shù)字鴻溝、技術(shù)依賴和倫理偏見等風(fēng)險，之后提出相應(yīng)的對策，包括提升數(shù)字素養(yǎng)、優(yōu)化課程設(shè)計和完善AI倫理規(guī)范，以促進館校合作的系統(tǒng)化建設(shè)和持續(xù)發(fā)展。

[關(guān)鍵詞]生成式人工智能 行動者網(wǎng)絡(luò)理論 館校合作 科學(xué)教育 數(shù)字素養(yǎng)

[中圖分類號] N4；TP18 [文獻標(biāo)識碼] A [ DOI ] 10.19293/j.cnki.1673-8357.2024.04.003

2021年6月，國務(wù)院印發(fā)《全民科學(xué)素質(zhì)行動規(guī)劃綱要（2021—2035年）》，在“青少年科學(xué)素質(zhì)提升行動”中提出“建立校內(nèi)外科學(xué)教育資源有效銜接機制，實施館校合作行動”[1]。2023年12月11日，教育部辦公廳發(fā)布《關(guān)于推薦首批全國中小學(xué)科學(xué)教育實驗區(qū)、實驗校的通知》[2]，啟動了全國中小學(xué)科學(xué)教育實驗區(qū)、實驗校建設(shè)工作?？茖W(xué)技術(shù)博物館是公眾參與科普活動、學(xué)習(xí)科學(xué)知識、領(lǐng)悟科學(xué)思維、掌握科學(xué)方法的非正規(guī)教育場所，是學(xué)校教育的重要補充和結(jié)構(gòu)延伸。實施“館校合作”（Museum-School Collaboration），能夠推動科技類場館的非正規(guī)教育與學(xué)校常規(guī)教育結(jié)合，讓它們共同開展科學(xué)教育，并為協(xié)同社會多元主體的科學(xué)教育資源、銜接正規(guī)與非正規(guī)科學(xué)教育、溝通學(xué)校和場館教育提供可能。

2022年11月30日，美國OpenAI公司發(fā)布ChatGPT（Chat Generative Pre-trained

Transformer），并快速推出了GPT-3.5、GPT-4等成熟架構(gòu)，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，以下簡稱生成式AI）技術(shù)的快速變革引發(fā)社會各界的高度關(guān)注。在科學(xué)教育領(lǐng)域中，生成式AI的技術(shù)應(yīng)用不僅深刻改變了用戶的信息交流、交互方式，更進一步變革了知識生產(chǎn)的方式[3]。館校合作作為科學(xué)教育領(lǐng)域中最為重要的實踐模式之一，承擔(dān)著教育“雙減”背景下拓展科學(xué)教育資源、構(gòu)建科技類場館教育生態(tài)體系等重要任務(wù)[4]，應(yīng)正視人工智能技術(shù)帶來的變革。

館校合作模式的革新是教育與受教育者動態(tài)演化的復(fù)雜過程，模式革新背后反映出科學(xué)技術(shù)與社會關(guān)系的不斷重構(gòu)。20世紀80年代，法國科學(xué)知識社會學(xué)家布魯諾·拉圖爾（Bruno Latour）提出行動者網(wǎng)絡(luò)理論（Actor Network Theory，ANT），提供了分析科學(xué)技術(shù)如何能更有效地為社會大眾所接納的框架，并用于討論實驗室科研成果的產(chǎn)出，以及科學(xué)知識與社會的關(guān)系[5-6]。隨后，該理論被廣泛運用到城市治理、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和政策研究[7-9]等領(lǐng)域?；诖耍狙芯恳孕袆诱呔W(wǎng)絡(luò)理論為分析框架，力圖闡明生成式AI浪潮下館校合作中科學(xué)教育模式的變革，厘清其中各主體及其之間關(guān)系的變化，剖析生成式AI應(yīng)用在科學(xué)教育中可能存在的問題和風(fēng)險，并提出相應(yīng)的對策建議。

1館校合作中科學(xué)教育行動者網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

1.1 館校合作中的行動者

行動者網(wǎng)絡(luò)理論包含三個核心概念：行動者（actor）、轉(zhuǎn)譯者（mediator）和網(wǎng)絡(luò)（network）。拉圖爾將科學(xué)描述為所有行動者參與建構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，認為所有參與到科學(xué)實踐中的要素都是行動者，行動者既可以指人（human），也可以指非人（non-human）的存在和力量。其中，核心行動者（focal actor）根據(jù)目標(biāo)設(shè)置“必經(jīng)之路”（obligatory passage point，OPP），并通過轉(zhuǎn)譯過程（process of translation）將OPP刻畫為其他行動者的利益，所有行動者根據(jù)自身的身份和角色相互連接組成行動者網(wǎng)絡(luò)，進而推動目標(biāo)的實現(xiàn)。

合作是指多主體相互配合以實現(xiàn)共同目的的行動，在此基礎(chǔ)上的館校合作指科技館、博物館、美術(shù)館等文化場館與學(xué)校相互配合開展教學(xué)活動從而實現(xiàn)教育目的。從行動者網(wǎng)絡(luò)理論出發(fā)，館校合作的行動者包括政府部門、學(xué)生、教師、學(xué)校、場館、場館教育工作者等“人類行動者”，以及場館展品、實踐活動、活動空間、教育配置、教學(xué)方法、關(guān)聯(lián)課程、運營資金、政策法規(guī)等“非人類行動者”（見圖1）。在轉(zhuǎn)譯初期，學(xué)校及場館作為核心行動者將其他行動者的問題聚集到“必經(jīng)之路”，期望通過館校合作解決教育領(lǐng)域的若干問題并實現(xiàn)全部行動者的意圖。

政府部門作為行政主管部門，是政策法規(guī)的主要制定者與協(xié)調(diào)人，承擔(dān)著統(tǒng)籌規(guī)劃、管理監(jiān)督等方面的職責(zé)，因為教育服務(wù)涉及各級政府主管部門、企業(yè)等多門類機構(gòu)，存在溝通時效性弱、法律法規(guī)滯后等問題。傳統(tǒng)中小學(xué)校以教師為中心的“傳授模式”對學(xué)生創(chuàng)新型思維培養(yǎng)不足，難以做到因人或因材施教，加之實驗設(shè)備缺乏、科學(xué)教育資源不足、教師科學(xué)素質(zhì)局限等問題，教育模式改革停滯不前。場館面臨系統(tǒng)教育理念缺乏、與正規(guī)教育結(jié)合不緊密、人才資源不足、受重視不夠、投入不足等問題。而要解決上述問題，最終要落點到進行“館校合作”這一中心議題，利用館校結(jié)合模式實現(xiàn)非正規(guī)教育場所與正規(guī)教育場所互補、場館工作者與專業(yè)科學(xué)教師相互配合、場館科學(xué)資源與學(xué)?？茖W(xué)課程有機結(jié)合、校外科技活動與校內(nèi)科學(xué)教育有效銜接。

1.2 轉(zhuǎn)譯與異質(zhì)性網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

為達成更優(yōu)、更完備的創(chuàng)新型人才培養(yǎng)目標(biāo)，滿足學(xué)校、場館、學(xué)生、政府部門、社會機構(gòu)等行動者的需求，實現(xiàn)社會資源整合，開發(fā)并拓展教育資源，革新教育內(nèi)容、模式與場景，延展公共服務(wù)職能，需要把重點放在于行動者的轉(zhuǎn)譯過程。

轉(zhuǎn)譯過程具體分為四個步驟：問題界定（problematization）、激發(fā)（interessement）、招募（enrollment）和調(diào)動（mobilization）。在“問題界定”階段，核心行動者（focal actor）通過腳本（scenario）介紹網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成，刻畫所有行動者通過OPP后可以獲得的利益，尋找與其他行動者的共識。在“激發(fā)”階段，核心行動者激發(fā)各類行動者的興趣，使各類行動者與目標(biāo)間產(chǎn)生張力（tension），并確定各類行動者在“問題界定”階段的角色。在“招募”階段，核心行動者通過“張力”界定各類行動者的角色，各類行動者成為“腳本”中的成員。在“調(diào)動”階段，各類行動者調(diào)動自身資源開展行動，形成異質(zhì)性網(wǎng)絡(luò)。

從學(xué)校、場館層面來看，館校合作能實現(xiàn)學(xué)校與場館兩類核心行動者多方面功能的延展。其一，場域（空間）的社會擴展，如在物理空間層面，科技場館與學(xué)校相互開放各類基礎(chǔ)設(shè)施；在虛擬空間層面，科技場館與學(xué)校開放各類線上項目、課程等。其二，資源（內(nèi)容）的綜合利用，具體包括專職教師、專職科普工作者、教學(xué)課程、實踐活動等。其三，形式（組織）的多元設(shè)計，學(xué)校利用場館的參與性教學(xué)和直觀性教學(xué)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，場館則致力于使教育設(shè)計更具系統(tǒng)性。其四，主體（人）的共同參與，從傳統(tǒng)教師與學(xué)生的“傳授”關(guān)系轉(zhuǎn)向“引導(dǎo)”教育，學(xué)生在實踐活動中進行探索式自主學(xué)習(xí)。館校合作利用教育活動空間的擴大、課程資源的豐富，以及教育內(nèi)涵的不斷充盈，以期更優(yōu)地實現(xiàn)人才培養(yǎng)的意義。

從其他機構(gòu)層面來看，作為強政府架構(gòu)的社會、學(xué)校和場館具有公共事業(yè)屬性，需具備公共服務(wù)的職能，直接受各級政府的管理。在館校結(jié)合的轉(zhuǎn)譯過程中，各級政府的相關(guān)主管部門承擔(dān)著合作的建議者、發(fā)起者、激勵者、評估者角色，如2010年發(fā)布的《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010—2020年）》中提及“充分利用社會教育資源，開展各種課外及校外活動”[10]。2021年5月，中央宣傳部、國家發(fā)展改革委、教育部等九部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于推進博物館改革發(fā)展的指導(dǎo)意見》，提出“豐富教育課程體系，為大中小學(xué)生利用博物館學(xué)習(xí)提供有力支撐，并和大中小學(xué)共建教育項目庫”[11]。各級政府通過直接提供政策傾斜、資源供給與資金支持促進館校合作的進一步發(fā)展。

2生成式人工智能技術(shù)下新形態(tài)行動者重構(gòu)館校合作網(wǎng)絡(luò)

2.1 新形態(tài)行動者：“類人”行動者涌現(xiàn)

生成式AI作為一種基于人工智能算法的自然語言生成工具，并不具備人類獨有的自主性、感知性和創(chuàng)造性思維，本質(zhì)上屬于非人行動者。但是，生成式AI提供了傳統(tǒng)人工智能時代無法呈現(xiàn)的“類人”行為。基于人類反饋式強化學(xué)習(xí)技術(shù)、指示微調(diào) （Instruction Tuning） 技術(shù)、思維鏈 （Chain of Thought） 技術(shù)的共同應(yīng)用，生成式AI逐漸具備信息整合、詞語理解和自我表達的能力，具備復(fù)雜邏輯問題推理、連貫內(nèi)容理解、基于人類偏好優(yōu)化自我等“類人”能力，在館校合作的行動者網(wǎng)絡(luò)中承擔(dān)了部分人類行動者功能。

同時，生成式AI可以通過與其他非人類行動者組合，達到具備一定感知能力和反應(yīng)能力的效果。因此在特定的情境下，當(dāng)生成式AI與人類或非人類實體產(chǎn)生聯(lián)動并組合時，可能會產(chǎn)生一種新形態(tài)的行動者（見圖2），作為該行動者的重要組成部分，生成式AI會在不同場景中扮演著不同角色。例如，生成式AI作為理解和處理自然語言能力更強、學(xué)習(xí)和創(chuàng)造能力更優(yōu)的人工智能，更適合與人形機器人組合成為館校合作網(wǎng)絡(luò)中的新形態(tài)行動者。除此之外，虛擬數(shù)字人與生成式AI的組合或?qū)⒊蔀槲磥眇^校合作中最典型的行動者之一。相較于傳統(tǒng)的教師教學(xué)，虛擬數(shù)字人在內(nèi)容講解和交互體驗方面更具科技感，更富趣味性。在生成式AI的介入下，虛擬數(shù)字人的感知與表達能力進一步增強，從而為學(xué)生或教育者提供沉浸性、交互性更強的學(xué)習(xí)環(huán)境。

生成式AI龐大的數(shù)據(jù)庫和強大的算法支撐，可以幫助科學(xué)教育工作者、學(xué)生輸出文本、圖片、音視頻、代碼或網(wǎng)頁等復(fù)雜的內(nèi)容。從教育者群體的視角來看，生成式AI可以減輕其常規(guī)性與重復(fù)性的工作。其一，制定教學(xué)大綱，利用問答框建構(gòu)教學(xué)課程大綱與課程內(nèi)容；其二，建構(gòu)知識圖譜，課前依靠教學(xué)大綱提煉領(lǐng)域元理論與知識元素，建構(gòu)符合教學(xué)規(guī)律與學(xué)生接受能力的傳授路徑；其三，模擬教學(xué)課堂，從學(xué)生角度進行模擬對話更新知識體系，利用多輪互動完善教學(xué)內(nèi)容；其四，實現(xiàn)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的自動化，如演示文稿（PPT）的制作、習(xí)題設(shè)計、資料收集與整合、語言翻譯等。從學(xué)生視角來看，生成式AI可以促進探究式學(xué)習(xí)方法的普及，學(xué)生在課前可根據(jù)學(xué)科分類與學(xué)科性質(zhì)進行探究式學(xué)習(xí)，如了解某一領(lǐng)域的基礎(chǔ)性概念和節(jié)點性事件，課前建構(gòu)出該領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識圖譜，促進學(xué)生對課堂內(nèi)容的快速吸收。此外，以生成式AI為核心，人形機器人或虛擬數(shù)字人為載體的新形態(tài)行動者的介入也使科學(xué)教育活動的開展不再僅限于人與人之間，新的人機關(guān)系促使教育者從完成資源整合、內(nèi)容生產(chǎn)、知識傳授和課程規(guī)劃等工作的主導(dǎo)角色轉(zhuǎn)變?yōu)樽⒅貏?chuàng)意設(shè)計、把關(guān)審核以及思維引導(dǎo)等工作的輔助角色。

在生成式AI面世前，一部分人工智能已經(jīng)作為非人類行動者參與到館校合作的科學(xué)教育實踐之中，成為師生交互的媒介或輔助工具，使教育工作者和學(xué)生的主客體關(guān)系變得不確定且富有彈性[12]。生成式AI具備通過與人類行動者交互而優(yōu)化自身的能力，打破了傳統(tǒng)課堂活動中師生間的二元主體關(guān)系，構(gòu)成了學(xué)生、教育者、生成式AI三者交互共進、互相受益的行動者關(guān)系。隨著教育者“知識壟斷”地位的逐漸瓦解，師生之間知識差距的縮小促進了師生間的交流與合作，行動者關(guān)系也逐漸趨于平等，兩者將更多以對話者和合作者的身份出現(xiàn)。當(dāng)然，在開展館校合作的科學(xué)教育活動中，教育者仍需要對學(xué)生進行組織、監(jiān)督與引導(dǎo)，將更多的精力投入到對學(xué)生核心素養(yǎng)和價值觀的培養(yǎng)之中。

同時，當(dāng)生成式AI介入館校合作網(wǎng)絡(luò)并成為核心行動者時，其除了對人類行動者產(chǎn)生影響，其他非人類行動者（如基礎(chǔ)設(shè)施、教育理念、教育內(nèi)容等）的行動、轉(zhuǎn)譯過程以及互動和關(guān)聯(lián)都將產(chǎn)生變革。在行動者網(wǎng)絡(luò)早期的論著中，非人類往往被視為“一系列穩(wěn)定關(guān)系的結(jié)果”，它們只是傳遞模型能量的實體，并不是真正意義上的行動者[13]。然而，拉圖爾認為非人類不能僅被視為構(gòu)成部分或構(gòu)成關(guān)系的總和，在網(wǎng)絡(luò)中它們還被賦予一系列特定的能力，改變著行動者間的關(guān)系，同時又因網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)輪轉(zhuǎn)而被改變[14-15]。因此，這些變革將通過網(wǎng)絡(luò)中實體的行動不斷擴散，產(chǎn)生新的聯(lián)結(jié)形式和運行機制，最終產(chǎn)生館校合作網(wǎng)絡(luò)中科學(xué)教育模式的躍升、理念的變革、場景的拓展、應(yīng)用的創(chuàng)新等新變化。

2.2 轉(zhuǎn)譯：館校合作價值創(chuàng)造過程

在人工智能技術(shù)革新的背景下，信息的分發(fā)和傳輸模式發(fā)生變化，教育的理念和目標(biāo)迎來重大變革。為順應(yīng)時代的要求，實現(xiàn)人機融合與共生，完成智慧教育模式的轉(zhuǎn)型，學(xué)校與各場館均逐步進行信息化素養(yǎng)的培養(yǎng)與智能化教育的改革。在此過程中，生成式AI嵌入館校合作的全流程，為科學(xué)教育的模式、理念、場景和應(yīng)用賦能并助力，并使館校合作網(wǎng)絡(luò)的整體架構(gòu)和運作方式發(fā)生了新的演化。

首先，學(xué)校及場館等核心行動者將網(wǎng)絡(luò)中的“必經(jīng)之路”由館校合作變更為生成式AI嵌入館校合作。這意味著館校合作活動的整體目標(biāo)從整合科學(xué)教育資源、延伸公共服務(wù)職能等轉(zhuǎn)變成促進人機協(xié)同發(fā)展、加強學(xué)生核心素養(yǎng)培養(yǎng)、推動智慧化教育體系建構(gòu)。其次，生成式AI的介入促進了“行為體”（actant）的構(gòu)建，拉圖爾借助“行為體”這一概念來指代一個行動者網(wǎng)絡(luò)中起作用的人類或非人類實體[16]。在行動者網(wǎng)絡(luò)中，行動者從來不是單獨行動的，而是通過與其他行動者聯(lián)動來獲取或失去影響和權(quán)力?！靶袨轶w”可以是任何概念，例如“學(xué)習(xí)者”可以被理解為館校合作網(wǎng)絡(luò)中多個實體交匯的鏈接點形成的任意實體，這些實體通過互動共同發(fā)揮作用。因此，一個“學(xué)習(xí)者”可能是單個人類行動者或非人類行動者、一個或多個人類與非人類行動者的組合共同作用下的結(jié)果。這種行動者的組合也可被認作“學(xué)習(xí)者”的形式推動著行動者網(wǎng)絡(luò)中的情境與結(jié)構(gòu)的發(fā)展[17]。生成式AI本身作為一個新的行動者，一方面它的加入拓寬了內(nèi)容生產(chǎn)與教育應(yīng)用的邊界，另一方面它通過與其他行動者保持高頻的互動，成為網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)結(jié)人類與非人類行動者關(guān)鍵鏈，推動著兩者的有機組合，為新形態(tài)行動者的誕生提供了契機。因此，生成式AI作為一個新行動者參與到“行為體”的構(gòu)建中，有助于推動行動者間的相互協(xié)作，并強化“行為體”在特定的角色中體現(xiàn)的功能。最后在宏觀層面上，生成式AI可以幫助科技館和學(xué)校等組織載體在開展館校合作之前完成科學(xué)教育活動設(shè)置中的資源整合、人員調(diào)配和流程規(guī)劃，促使雙方統(tǒng)一教育目標(biāo)與教育理念，避免造成目標(biāo)錯位、權(quán)責(zé)模糊等問題，實現(xiàn)館校合作網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同發(fā)展與價值共生。

2.3 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)：生成式AI革新館校合作網(wǎng)絡(luò)

生成式AI的出現(xiàn)加速了“搜索式學(xué)習(xí)”的進化，使人逐漸回歸社會建構(gòu)主義的“對話式學(xué)習(xí)”，即人類在具體的情境空間中，從問答行為中獲取信息并實現(xiàn)知識的流動。在對人類學(xué)習(xí)的科學(xué)研究中，弗蘭克·費舍爾（Frank Fischer）提出學(xué)習(xí)方式、自適應(yīng)的學(xué)習(xí)技術(shù)及學(xué)習(xí)機制隨技術(shù)更新不斷迭代，并形成自組織運行的系統(tǒng)[18]。從認識的形成角度來看，維果茨基學(xué)派認為，認識在與他人的交互、合作中形成，本質(zhì)上屬于社會性的活動，而非封閉的個體活動，焦點在于人的行為中的“意義”（meaning）維度與人際溝通[19]，在教育領(lǐng)域中，生成式AI因具備通過與用戶持續(xù)對話來理解用戶意圖、改善聊天方式與內(nèi)容的能力，從而具備打破傳統(tǒng)人機的“主—客”二元對立關(guān)系的條件，實現(xiàn)學(xué)生從探索式學(xué)習(xí)至對話式學(xué)習(xí)的躍升[20]。同時，生成式AI可以根據(jù)上下文配合用戶完成一系列教育任務(wù)，承擔(dān)部分教學(xué)實踐活動，為個體的教育生涯賦權(quán)[21]?？茖W(xué)教育作為教育領(lǐng)域的分支，也將面臨人工智能技術(shù)帶來的變革。

2.3.1模式躍升

生成式AI的介入構(gòu)建了人機協(xié)同的館校合作網(wǎng)絡(luò)，拓寬了人類與非人類行動者的聯(lián)結(jié)渠道，同時也不斷刺激著雙方進行互動或建立新的關(guān)系。例如在館?；顒又?，生成式AI通過與教育者和學(xué)生等人類行動者產(chǎn)生緊密聯(lián)結(jié)，為其建立起具備實時交互功能的智庫。學(xué)生可以在課程開始前使用生成式AI完成知識內(nèi)容自主學(xué)習(xí)，縮小與他人的知識儲備差距[21]，形成進一步學(xué)習(xí)科學(xué)知識的基本條件。此外，生成式AI可以為學(xué)生提供個性化教學(xué)，對學(xué)生感興趣的問題進行針對性的回答，從而強化學(xué)生的學(xué)習(xí)目的，助力學(xué)生挖掘科學(xué)興趣以及優(yōu)化其學(xué)習(xí)策略。教育者同樣可以在科學(xué)教育活動開展之前，通過生成式AI的輔助完成創(chuàng)新課程設(shè)計、知識要點提煉等前置化教育工作。生成式AI還可實現(xiàn)對人類行動者的個性化活動指導(dǎo)，在活動結(jié)束后對教育者和學(xué)生的自我評估與評價進行再反饋，協(xié)助教育者完成教學(xué)項目的評估工作，使科技館、學(xué)校及時獲得反饋。如翟曉明利用實驗法驗證ChatGPT可以輔助科學(xué)教師通過自動評估開發(fā)、自動評分、自動學(xué)習(xí)指導(dǎo)和自動推薦學(xué)習(xí)材料來解決科學(xué)教育中跟蹤學(xué)生學(xué)習(xí)、提供反饋和學(xué)習(xí)指導(dǎo)、推薦學(xué)習(xí)材料以及滿足不同學(xué)術(shù)背景學(xué)生的差異性等問題[22]。生成式AI還可以依據(jù)評估結(jié)果進行差異性分析并提供個性化提升方案，在館校合作中根據(jù)參與學(xué)生的個人情況提供針對性強的理論學(xué)習(xí)或?qū)嵺`活動。

由此可見，未來館校合作中的科學(xué)教育活動被明顯地分成了三個階段，即準(zhǔn)備階段、活動階段與復(fù)盤階段。在這三個階段中，生成式AI 通過與人類行動者的聯(lián)結(jié)對諸多由人類行動者賦予功能的非人類行動者產(chǎn)生影響，如提供教學(xué)計劃、學(xué)習(xí)策略、活動評價等。教育模式也相應(yīng)地從僅注重科學(xué)教育活動階段躍升至對整體“三階段”的關(guān)注和監(jiān)督。首先，在館校合作的教學(xué)計劃中，科技館與學(xué)校教師應(yīng)共同完成準(zhǔn)備階段的問題預(yù)設(shè)，并在該階段中引導(dǎo)、組織、監(jiān)督學(xué)生完成知識內(nèi)容自主學(xué)習(xí)，為活動階段打好基礎(chǔ)。在課程設(shè)計中應(yīng)提前考慮學(xué)生使用生成式AI后所具備的基礎(chǔ)知識，避免在活動階段中對簡單的科學(xué)概念或原理進行重復(fù)、冗長的闡釋，為活動核心和延伸部分節(jié)省時間，以期更有效、更高效地完成科學(xué)教育任務(wù)。其次，在活動階段中，通過課程設(shè)計的優(yōu)化，教育者和學(xué)生可以將更多的時間和精力放在探究式學(xué)習(xí)的活動之中，如科學(xué)實驗探究課、創(chuàng)客電子實踐課等?？茖W(xué)課程也從敘述基本科學(xué)知識與實踐并重的模式相應(yīng)地轉(zhuǎn)向生成式AI搭建的以知識為基礎(chǔ)、探究式學(xué)習(xí)為核心的科學(xué)課程模式。此外，傳統(tǒng)的館校合作并不重視復(fù)盤階段，或缺乏有效收集活動參與者評價和反饋的方式，難以保證學(xué)生對信息的理解達到良好的效果。生成式AI介入活動評估可以更好地理解各方需求，提供針對性強的提升方案，完善館校合作的評價體系建設(shè)。

2.3.2理念變革

在館校合作網(wǎng)絡(luò)中，生成式AI承擔(dān)了一部分教育者的功能，學(xué)生通過與“虛擬教師”或“虛擬伙伴”的對話式互動，將更容易獲取學(xué)科相關(guān)知識。因此在生成式AI浪潮下，教育者應(yīng)當(dāng)主動完成從知識傳授式教學(xué)向個性化指導(dǎo)、核心素養(yǎng)培養(yǎng)的理念轉(zhuǎn)變[23]。同時，教育者應(yīng)樹立正確的技術(shù)價值觀、使用觀，緊跟時代腳步，提升AI技術(shù)使用能力，借助生成式AI等數(shù)字化技術(shù)提升科學(xué)教育的水平。當(dāng)然，教育理念的轉(zhuǎn)變不可能在短時間內(nèi)完成，教育者需要認識到自己已成為被改革的對象，學(xué)校和科技館更需要推動科學(xué)教育理念的變革。

2.3.3場景拓展

生成式AI可利用大型語言模型，與科普場館中的虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality，VR）、增強現(xiàn)實（Augmented Reality，AR）系統(tǒng)聯(lián)結(jié)，增強系統(tǒng)的自然語言處理和理解能力。若以生成式AI為載體，使其與虛擬現(xiàn)實展品等非人類行動者組合，將會使新形態(tài)的行動者誕生。該行動者不僅具備VR、AR產(chǎn)品獨特的沉浸性和構(gòu)想性，還擁有類人的語言理解和對話式交互能力，可強化展品的交互屬性。非人類行動者具備的一個重要潛力是可以通過互動從其他時空匯集行動者[24]。生成式AI的介入使場館中的VR、AR系統(tǒng)具備聯(lián)網(wǎng)功能，實現(xiàn)不同展品與設(shè)備間的數(shù)據(jù)共享與智慧互聯(lián)，促使不同行動者在網(wǎng)絡(luò)中匯集于一點，使行動者之間形成緊密的內(nèi)在聯(lián)系，并保持密切的交往和互動。

傳統(tǒng)學(xué)校作為一個封閉式的教育場景，通過館校合作的方式打破了傳統(tǒng)學(xué)?？茖W(xué)教育有限的教育空間，利用場館空間完成了對教育場景的拓展。生成式AI介入AR、VR系統(tǒng)使游戲化的虛擬現(xiàn)實場景轉(zhuǎn)向沉浸式學(xué)習(xí)的虛擬空間，打破了現(xiàn)實場景與虛擬場景的隔閡，為建構(gòu)多模態(tài)的、虛擬的開放式教育環(huán)境提供了可能。

2.3.4應(yīng)用創(chuàng)新

在館校合作網(wǎng)絡(luò)中，生成式AI通過不斷地展示共同利益來吸引或說服新的行動者參與到館校合作網(wǎng)絡(luò)中來，并引導(dǎo)其他行動者完成實踐，促使網(wǎng)絡(luò)中的行動者形成緊密的聯(lián)結(jié)。首先，生成式AI可以與科學(xué)教育資源、場館設(shè)備或應(yīng)用等非人類行動者結(jié)合，為其提供內(nèi)容產(chǎn)出的新形式，并進一步增強其功能。如在黑洞照片的科研成果轉(zhuǎn)化實踐中，生成式AI可以通過內(nèi)部的算法和數(shù)據(jù)模型回答各種與黑洞、相對論、重力波等相關(guān)的科學(xué)問題，使參與者理解與該成果相關(guān)的物理基礎(chǔ)知識。其次，生成式AI可以通過開發(fā)關(guān)于探索黑洞、調(diào)整觀測參數(shù)等的小游戲，使參與者進一步了解黑洞的物理特性，增強科學(xué)知識的趣味性和實用性。再次，生成式AI還可以通過演示視頻、互動式動畫等交互式演示方式，詳細闡釋與黑洞照片相關(guān)的科研背景和成果，為參與者提供多種形式的參與方式，強化其探究科學(xué)問題的主動性。

同時，新形態(tài)行動者的加入實現(xiàn)了教育應(yīng)用的創(chuàng)新，在一定程度上填補了某些崗位人才的缺失。如Engineered Arts公司開發(fā)的全新人形機器人Ameca在介入ChatGPT-4后呈現(xiàn)出高階的“智者模式”，參與者在提問后，Ameca會先在“腦海里”醞釀，然后再作出回答，并輔以豐富的表情來傳達“答案”的意圖。如果問題不是很明確，它會思考后反問提問者再繼續(xù)交談，可以有意識地審視提問者的對話并作出“有效溝通”，而不是響應(yīng)式的、搜索引擎式的對話。因此，生成式AI的嵌入使其具備了呈現(xiàn)真實情感和意向的能力，消除了機器人與人交互時的機械感和不真實性，加強了人機交互的情感交互和體驗，能夠為學(xué)生提供情感傾訴或心理疏導(dǎo)等服務(wù)。又如自主學(xué)習(xí)型機器人，生成式AI賦予了其通過學(xué)習(xí)進行自我調(diào)整的能力，它們可以通過逐步學(xué)習(xí)增強自身的能動性和勝任力，從而擔(dān)任智能助教、輔助工匠等角色。再如科大訊飛公司于2023年5月6日發(fā)布的星火認知大模型，實現(xiàn)了多模態(tài)、自然交互、情境式思維邏輯推理等功能，能夠根據(jù)用戶的需求定制虛擬數(shù)字人的形象，使其具備良好的語義貫通能力和完整的語言、表情、肢體表達能力。我們可以想象，在未來的館校合作中，在生成式AI和數(shù)字虛擬人技術(shù)的支持下，將可能實現(xiàn)故去科學(xué)家的“復(fù)活”，出現(xiàn)“愛因斯坦”數(shù)字人與學(xué)生面對面講述相對論，或“宋應(yīng)星”數(shù)字人使用視頻演示介紹《天工開物》等場景。此外，生成式AI同樣能夠為館校合作中傳統(tǒng)的科學(xué)教育模式賦能。例如受廣大兒童喜愛的科普劇，生成式AI既可以在幕后通過訓(xùn)練不斷生成原創(chuàng)的科普劇劇本供科技館工作人員使用，也可以通過與人形機器人、虛擬數(shù)字人結(jié)合的形式充當(dāng)“演員”，走向臺前參與科普劇的演出，為科普劇拓展更多元的表現(xiàn)形式。

因此，生成式AI作為網(wǎng)絡(luò)中的核心行動者，通過不斷地轉(zhuǎn)譯促使著各種行動者共同合作，并在實踐中完成行動者的轉(zhuǎn)譯與被轉(zhuǎn)譯，探索內(nèi)容生成的新形式與教育應(yīng)用的創(chuàng)新，這種與人工智能的智慧聯(lián)結(jié)和互動將成為未來集成的新模式。

3生成式AI介入科學(xué)教育后的風(fēng)險和應(yīng)對

生成式AI介入教育領(lǐng)域后，技術(shù)的變革促使著教育生態(tài)體系的重塑，成為教育改革中的重大歷史機遇。在人們享受著生成式AI帶來的便利時，一部分學(xué)者對其介入教育體系進行教育實踐活動卻并不看好。這一方面是因為人工智能本身自帶倫理風(fēng)險；另一方面是因為在智能技術(shù)與教育融合時，教育、師生關(guān)系以及技術(shù)本身也會出現(xiàn)一系列問題與風(fēng)險[25]。盡管生成式AI經(jīng)過了幾輪迭代，但其仍具有一些問題，包括知識領(lǐng)域有限、理解偏差和知識誤用，以及可能存在偏見、歧視，或傳達錯誤信息[26-27]。因此，生成式AI作為尚未成熟的顛覆性技術(shù)，在深刻改變和重塑人與社會的同時，也分裂出自身的對立面，并發(fā)展成一種新的外在的異己力量[28]。通過對館校合作中科學(xué)教育的教育模式、理念和師生關(guān)系變革的分析，以及對生成式AI介入館校合作中的科學(xué)教育創(chuàng)新進行展望后，我們可以發(fā)現(xiàn)在“人—機”交互和技術(shù)嵌入的過程中，會出現(xiàn)一些潛在的問題和風(fēng)險，需要進一步提出相應(yīng)的應(yīng)對措施予以防范。

3.1 縮小數(shù)字鴻溝，預(yù)防新型的教育不平等

生成式AI的普及，對于個人而言相當(dāng)于為每個個體配置了一個具有龐大數(shù)據(jù)庫和強大算法支撐的“外腦”，有利于教育公平的全面實現(xiàn)。但是在實際應(yīng)用之中，由于我國不同地區(qū)數(shù)字化發(fā)展速度不一致，區(qū)域間數(shù)字鴻溝明顯[29]，再加上東、中、西部地區(qū)科普展覽資源發(fā)展不均衡[30]，可以預(yù)見，各區(qū)域?qū)W?；蚩破請鲳^對于生成式AI的推廣速度有著明顯差異。因此，將會出現(xiàn)東部地區(qū)生成式AI使用率高于中西部、城鎮(zhèn)使用率高于農(nóng)村的現(xiàn)象，造成教育資源的分配不均?？梢灶A(yù)見，高數(shù)字素養(yǎng)地域未來會出現(xiàn)館校合作充分利用生成式AI開展更精彩、更有效的智慧型科學(xué)教育活動，而經(jīng)濟發(fā)展較慢、數(shù)字素養(yǎng)較低的地域因不具備技術(shù)嵌入條件導(dǎo)致科學(xué)教育活動效果差、影響弱，引發(fā)新型的教育不公平。同樣，各區(qū)域之間人工智能素養(yǎng)的差距可能會導(dǎo)致學(xué)生掌握生成式AI的熟練程度和使用意愿不統(tǒng)一，使用生成式AI的學(xué)生相較于不使用的學(xué)生會有更高的學(xué)習(xí)效率與更優(yōu)的學(xué)習(xí)策略，也會加劇教育不公平。

在科學(xué)教育領(lǐng)域中，政府、學(xué)校、科技館和企業(yè)需要通力合作，增強社會數(shù)字化素養(yǎng)，減小數(shù)字鴻溝影響。政府可以通過制定和實施有針對性的政策來引導(dǎo)科學(xué)教育資源向數(shù)字化水平較低的地區(qū)傾斜。學(xué)校和科技館應(yīng)注重培養(yǎng)各自體系下科學(xué)教育工作者個體的人工智能素養(yǎng)，定期組織團隊培訓(xùn)，強化科學(xué)教育工作者的數(shù)字意識，從教育目標(biāo)與頂層設(shè)計的改革出發(fā)，促進科學(xué)教育理念轉(zhuǎn)變，推動教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型[31]。同時，公私合作模式可以為縮小數(shù)字鴻溝提供新的思路。如政府可以通過與私營企業(yè)或部門的合作，充分探索和利用私營企業(yè)的技術(shù)力量和創(chuàng)新能力，共同開發(fā)適應(yīng)不同地區(qū)需求的生成式AI嵌入科學(xué)教育的技術(shù)解決方案。

3.2 重塑“教育者”角色，警惕技術(shù)依賴風(fēng)險

過度使用生成式AI獲取信息與知識可能會導(dǎo)致如手機依賴般的技術(shù)依賴，造成人的自主性、創(chuàng)造性和責(zé)任感的缺失[32]。生成式AI可以實時地對用戶提出的問題進行詳細解答，學(xué)生容易出現(xiàn)一遇到問題就使用其搜索答案的現(xiàn)象，久而久之容易引發(fā)“谷歌效應(yīng)”[33]，用戶將生成式AI作為自身大腦記憶的載體，形成“更少記憶、更快遺忘”的學(xué)習(xí)和記憶機制。如若用戶不能理性使用生成式AI，將會成為技術(shù)的“奴隸”，逐漸摒棄獨立和創(chuàng)造性思考的能力。從技術(shù)悲觀主義的視角出發(fā)[34]，生成式AI技術(shù)的發(fā)展將所有用戶囚禁在同一種認知結(jié)構(gòu)和思維發(fā)散的框架之下，通過相似的思考和表達形式對用戶進行規(guī)訓(xùn)，以去個性化與異質(zhì)化為目標(biāo)，向著標(biāo)準(zhǔn)化和同質(zhì)化的方向邁進。最終造成用戶主觀能動性丟失、創(chuàng)造性思維缺失、認知結(jié)構(gòu)迷失的局面。

為預(yù)防生成式AI介入科學(xué)教育后學(xué)生可能會出現(xiàn)的認知能力退化和創(chuàng)造性思維消弭等風(fēng)險，我們首先應(yīng)對教育者在科學(xué)教育實踐活動中的角色進行重塑。生成式AI的介入使科學(xué)教育從知識的“對話式”傳授躍升至學(xué)生“探索式”的自主學(xué)習(xí)模式，教育者的角色不應(yīng)僅是知識的傳遞者，更應(yīng)成為幫助學(xué)生使用生成式AI學(xué)習(xí)的引導(dǎo)者、協(xié)助者和監(jiān)督者。在這種新的角色定位下，教育者應(yīng)更注重培養(yǎng)學(xué)生的獨立思考能力、批判性思維與創(chuàng)新精神。學(xué)生作為數(shù)字原住民，更容易接受生成式AI帶來的沖擊。在日常教學(xué)中，教育者應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生對生成式AI形成清晰認知，即技術(shù)只是輔助工具，并不能用來替代思考，同時教育者應(yīng)協(xié)助學(xué)生理解信息的來源、背景及真實性，并督促其使用生成式AI完成自主學(xué)習(xí)，培養(yǎng)其與人工智能共同協(xié)作的能力。因此，在科學(xué)教育或館校合作的課程設(shè)計中，應(yīng)包含促進學(xué)生獨立分析、自主推理和自我評價的活動，提升學(xué)生提出問題、探索多種問題解決方案，以及自我導(dǎo)向?qū)W習(xí)的能力。同時，教育者可以將生成式AI作為教學(xué)輔助來評估學(xué)生的理解深度、創(chuàng)造性表達和復(fù)雜問題解決能力，進一步強化學(xué)生獨立思考的能力。

3.3 完善AI倫理規(guī)范，防止倫理問題泛濫

在館校合作的科學(xué)教育活動中，除了使學(xué)生理解科學(xué)知識、訓(xùn)練其科學(xué)方法、培養(yǎng)其核心素養(yǎng)之外，還需要讓學(xué)生樹立合理的科學(xué)倫理觀。在科學(xué)教育實踐中，注重學(xué)生科學(xué)生命倫理和科學(xué)責(zé)任倫理的建立，有利于學(xué)生在探究科學(xué)問題、認識科學(xué)規(guī)律時形成與自然和諧共處，對社會、人類負責(zé)任的正確價值觀[35]。但是，目前ChatGPT的語料庫被發(fā)現(xiàn)可能存在偏見或歧視性的數(shù)據(jù)訓(xùn)練內(nèi)容，由于“基于反饋強化學(xué)習(xí)”技術(shù)的弊端，ChatGPT在引導(dǎo)之下可能會產(chǎn)生含有倫理問題或某種歧視的回答。當(dāng)學(xué)生使用生成式AI對某領(lǐng)域進行探索時，若出現(xiàn)含有倫理偏見和錯誤價值導(dǎo)向的內(nèi)容，可能會造成價值觀未完全建成的學(xué)生倫理異化，讓他們將來形成意圖倫理或做出違背科學(xué)倫理的舉動，如出現(xiàn)“賀健奎基因編輯嬰兒事件”。

為避免人工智能所帶來的技術(shù)弊端與價值觀異化問題，政府應(yīng)牽頭發(fā)展一個有跨學(xué)科框架的人工智能倫理規(guī)范，要求社會學(xué)家、教育學(xué)家、哲學(xué)家、科學(xué)家等群體參與，共同設(shè)計并構(gòu)建包含數(shù)據(jù)隱私、算法透明性、非歧視性設(shè)計、公平性以及安全性等內(nèi)容的規(guī)范體系，并設(shè)立監(jiān)督機構(gòu)根據(jù)技術(shù)進步與社會變遷的需求定期對規(guī)范進行審查和修訂。同時，健全人工智能倫理的教育機制能夠幫助學(xué)生培養(yǎng)正確的倫理意識。因此，從我國的基礎(chǔ)教育到高等教育階段，教育體制應(yīng)將人工智能倫理整合并納入學(xué)校課程之中，包括但不限于AI倫理判斷、AI道德責(zé)任、AI社會影響等課程。通過理論闡釋、案例分析與角色扮演等教授方式，使學(xué)生深入了解人工智能技術(shù)的復(fù)雜性與潛在影響，并規(guī)范實踐中的倫理原則。

開展館校合作科學(xué)教育活動的目的是對學(xué)生的科學(xué)精神、實踐創(chuàng)新等核心素養(yǎng)的培養(yǎng)，若生成式AI的介入易造成與之相悖的結(jié)果，將有必要對技術(shù)變革帶來的機遇與風(fēng)險進行重新界定。在生成式人工智能浪潮中如何化沖擊為契機、化危機為轉(zhuǎn)機是每一位科學(xué)教育工作者應(yīng)該深思的問題。

參考文獻

全民科學(xué)素質(zhì)行動規(guī)劃綱要（2021—2035 年）[M].北京：人民出版社，2021.

教育部辦公廳. 關(guān)于推薦首批全國中小學(xué)科學(xué)教育實驗區(qū)、實驗校的通知[EB/OL].（2023-12-11）[2024-06-27].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202312/content_6922189.htm.

孫偉平，劉航宇.生成式人工智能與知識生產(chǎn)方式的革命——從Sora的沖擊波談起[J].思想理論教育，2024（5）：12-18.

宋嫻.“雙減”背景下科學(xué)類博物館教育生態(tài)體系搭建：現(xiàn)狀、困境與機制設(shè)計[J].中國博物館，2022（1）：4-9.

王能能，孫啟貴，徐飛.行動者網(wǎng)絡(luò)理論視角下的技術(shù)創(chuàng)新動力機制研究——以中國自主通信標(biāo)準(zhǔn)TD-SCDMA技術(shù)創(chuàng)新為例[J].自然辯證法研究，2009，25（3）：29-34.

朱劍峰.從“行動者網(wǎng)絡(luò)理論”談技術(shù)與社會的關(guān)系——“問題奶粉”事件辨析[J].自然辯證法研究，2009，25（1）：37-41.

陳培培，張敏.從美麗鄉(xiāng)村到都市居民消費空間——行動者網(wǎng)絡(luò)理論與大世凹村的社會空間重構(gòu)[J].地理研究，2015，34（8）：1435-1446.

王明，鄭念.基于行動者網(wǎng)絡(luò)分析的科普產(chǎn)業(yè)發(fā)展要素研究——對全國首家民營科技館的個案分析[J].科普研究，2018，13（1）：41-47.

湯書昆，鄭斌，余迎瑩.科普社會化協(xié)同的法治保障研究[J].科普研究，2022，17（2）：15-20.

國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010—2020年）[M].北京：中國法制出版社，2010.

中央宣傳部 國家發(fā)展改革委 教育部 科技部 民政部 財政部 人力資源社會保障部 文化和旅游部 國家文物局印發(fā)《關(guān)于推進博物館改革發(fā)展的指導(dǎo)意見》的通知[EB/OL].（2021-05-24）[2024-06-27]. http：//www.ncha.gov.cn/art/2021/5/24/art_2318_44659.html.

楊秀芹.反思與重構(gòu)：信息技術(shù)背景下的教學(xué)樣態(tài)[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2017，27（10）：41-47.

Law J. Objects and Spaces[J]. Theory，Culture & Society，2002，19（5-6）：91-105.

Latour B，Venn C. Morality and Technology[J]. Theory，Culture & Society，2002，19（5-6）：247-260.

Latour B. Pandora’s Hope：Essays on the Reality of Science Studies[M]. Cambridge，MA：Harvard University Press，1999.

Latour B. Reassembling the Social：An Introduction to Actor-Network-Theory[M]. Oxford：Oxford University Press，2005.

Freeman M. The Analytic Rewards of Materializing the Effects of Actor-Networks[J]. Qualitative Research，2019，19（4）：455-470.

Fischer F，Cindy E，Stlver H，et Q0RKcoHi2yvKZkkTShwLTQ==al. International Handbook of the Learning Sciences[M]. New York：Routledge，2018.

鐘啟泉.社會建構(gòu)主義：在對話與合作中學(xué)習(xí)[J].上海教育，2001（7）：45-48.

馮雨奐. ChatGPT在教育領(lǐng)域的應(yīng)用價值、潛在倫理風(fēng)險與治理路徑[J].思想理論教育，2023（4）：26-32.

高奇琦，嚴文鋒. 知識革命還是教育異化？ChatGPT與教育的未來[J]. 新疆師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2023，44（5）：102-112.

Zhai X. Chatgpt for Next Generation Science Learning[J]. XRDS：Crossroads，The ACM Magazine for Students，2023，29（3）：42-46.

史加祥.人工智能時代背景下小學(xué)科學(xué)教育的變革與堅守[J].課程·教材·教法，2020，40（4）：120-125.

Callon M. Techno-economic Networks and Irreversibility[J]. The Sociological Review，1990（38）：132-161.

王曉敏，劉嬋娟.人工智能賦能教育的倫理省思[J].江蘇社會科學(xué)，2023（2）：68-77.

Alshater M M. Exploring the Role of Artificial Intelligence in Enhancing Academic Performance：A Case Study of ChatGPT[J]. SSRN Electronic Journal，2022.

Qadir J. Engineering Education in the Era of ChatGPT：Promise and Pitfalls of Generative AI for Education[C]. 2023 IEEE Global Engineering Education Conference（EDUCON），2023：1-9.

孫偉平.人工智能與人的“新異化”[J].中國社會科學(xué)，2020（12）：119-137.

蘇嵐嵐，胡軼歆.從信息化到數(shù)字化：政策演變、研究進展與前沿趨勢[J/OL].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），（2024-07-25）[2024-07-27]. https：//doi.org/10.13240/j.cnki.caujsse.20240724.004.

中國科學(xué)院科學(xué)傳播研究中心.中國科學(xué)傳播報告（2022）[M].北京：科學(xué)出版社，2023.

周玄，趙建超.人工智能的倫理困境與正向規(guī)約[J].江西社會科學(xué)，2022，42（10）：37-43.

Bohannon J. Searching for the Google Effect on People’s Memory[J]. Science，2011，333（6040）：277.

于光遠.自然辯證法百科全書[M].北京：中國大百科全書出版社，1995：214.

段發(fā)明.小學(xué)科學(xué)教科書倫理理念的發(fā)展邏輯[J].湖南師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報，2017，46（2）：48-56.

焦建利. ChatGPT助推學(xué)校教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型——人工智能時代學(xué)什么與怎么教[J].中國遠程教育，2023，43（4）：16-23.

（編輯 顏 燕 荊祎瀾）

Research on the Construction of Science Education in

Museum-School Collaboration by Generative Artificial Intelligence：

Based on Actor Network Theory

Zhou Rongting Wei Xiaotian Zhang Xiaoyu

（Provincial Key Laboratory of Science Education and Communication，University of Science and

Technology of China，Hefei 230026）

Abstract：The deep integration of generative artificial intelligence（Gen AI）technology in museum-school collaboration will bring about profound changes in science education models，concepts，scenarios，applications，and the relationship between subjects. Using the Actor Network Theory as an analytical tool，this paper analyzes the role of the actor，the process of information translation，and the construction of the network when Gen AI is involved to clarify the transformation of the science education model in museum-school collaboration promoted by Gen AI. It discusses the problems that may be brought about by the application of Gen AI in science education，such as the risks of digital divide，technology dependence and ethical bias. Corresponding countermeasures are proposed，including improving digital literacy，optimizing curriculum design，and improving AI ethics，in order to promote the systematic construction and sustainable development of museum-school collaboration.

Keywords：generative AI；Actor Network Theory；museum-school collaboration；science education；digital literacy

CLC Numbers：N4；TP18 Document Code：A DOI：10.19293/j.cnki.1673-8357.2024.04.003

收稿日期：2024-05-31

基金項目：國家社會科學(xué)基金重大項目“虛擬現(xiàn)實媒介敘事研究”（21&ZD326）。

作者簡介：周榮庭，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)科技傳播與科技政策系執(zhí)行主任、教授、博士生導(dǎo)師，研究方向：科學(xué)傳播，E-mail：rongting@ustc.edu.cn。