教育自然人与训练大模型(AI机器)有许多一致性,例如,二者均通过知识输入(途径)来培养核心生产力(目标),均采用“学习-反馈-适应”机制来提升能力,但这二者又有着显著差异性,如,前者是慢过程,后者是快过程;前者个体承载有限知识,后者个体承载知识无限;前者面对开放环境(无论输入、输出),后者无论是输入还是输出都是封闭的(去向与道路由算法预先设计);前者边学习边实践(强化实践性),自我感悟/自我成长(自主学习)起核心作用,而后者训练模式单一、自主学习能力偏弱；正确认知这二者的一致性和差异性有助于预判人工智能的未能发展方向和科学教育的未来聚力点。

基于这一视觉,我们辨识科学教育当下所面临的前所未有机遇:“人机协同”和“重定位”。我们阐述人工智能时代科学教育应有的定位、目标、内涵与教育教学方法改革着力点,重点阐述“为创新而教、为能力而教、为质效而教”的教育理念,以“大学科、大场景、大观念”为核心的知识整合教育内涵,和“以问题为中心”的教育教学方法。我们也提出“教师-AI协同课堂”这一实践所提出新理念、新内涵、新方法的平台,并报告初步实践。