SPARK模型與科學教育：如何培養AI時代的科學探究能力

引言

上個月，我在一所小學的科學課堂上做觀察。老師正在進行一個關於植物生長的實驗，孩子們被分成小組，每組負責在不同條件下種植豆子。

「好了，孩子們，」老師說，「現在我們要記錄我們的觀察結果。請打開你們的筆記本，寫下你們看到的一切。」

教室後排，一個小男孩舉起手：「老師，我可以問ChatGPT植物需要什麼才能生長嗎？它可以告訴我們答案，這樣我們就不用等這麼久了。」

教室裡一陣沉默。老師臉上閃過一絲困惑，然後是思考。這是個好問題——在AI可以即時提供「正確答案」的時代，我們為什麼還要進行耗時的科學探究？

「這是個很棒的問題，小明，」老師最終回答道，「但你知道嗎，科學家不只是尋找已知的答案。真正的科學是關於提出新問題，設計實驗來測試想法，觀察發生了什麼，然後思考為什麼會這樣。ChatGPT可以告訴我們其他人已經發現的事情，但它不能替我們觀察和思考。

當你親自種植這些豆子，觀察它們的生長，你不只是學習關於植物的知識——你正在學習如何像科學家一樣思考。而且，誰知道呢？也許你會觀察到一些連AI都不知道的事情！」

小明思考了一會兒，然後點點頭，似乎接受了這個解釋。但他的問題引發了我的深思：在AI可以提供即時答案的世界裡，科學教育的本質和目的需要如何轉變？

💬林政宏（帥爸）金句：「在AI時代，科學教育的重點不應該是記憶事實或公式，而是培養真正的科學思維——好奇心、批判性思考、實證推理和創造性問題解決。

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SPARK模型不是要取代傳統的科學探究，而是增強它，使用AI作為工具而非答案來源，幫助學生發展在任何技術環境中都至關重要的科學素養。真正的科學不是知道所有答案，而是知道如何提出好問題，設計方法來尋找答案，並批判性地評估結果——這些是AI無法替代的人類能力。」

科學教育面臨著前所未有的挑戰和機遇。一方面，科學知識和數據的獲取變得前所未有的容易，學生可以通過幾次點擊獲得過去需要查閱厚重教科書或進行複雜實驗才能獲得的信息；另一方面，這種便利性可能導致表面理解、過度依賴和批判性思考能力的減弱。

在這個背景下，我們需要重新思考科學教育的目標和方法，從知識傳授轉向科學思維和探究能力的培養。

SPARK模型提供了一個整合框架，將探究式學習、技術輔助和反思實踐結合起來，為學生創造有意義、有深度的科學學習體驗，培養他們在AI時代茁壯成長所需的科學素養和探究能力。

讓我們一起探索如何將SPARK模型應用於科學教育，幫助學生發展真正的科學思維和探究能力，同時明智地利用AI工具增強而非替代這一過程。

科學思維與AI時代的核心能力

真正的科學思維

要有效應用SPARK模型於科學教育，我們首先需要了解真正的科學思維包含哪些要素：

好奇心與問題意識

- 對自然現象的好奇和疑問

- 識別值得探究的問題的能力

- 將日常觀察轉化為可探究問題的能力

- 持續提問和探索的傾向

觀察與證據收集

- 細致、系統的觀察能力

- 區分觀察與推論的能力

- 收集相關、可靠數據的技能

- 使用適當工具增強觀察的能力

模式識別與假設形成

- 識別數據中模式和趨勢的能力

- 形成可測試假設的能力

- 連接觀察與科學概念的能力

- 創造性思考可能的解釋

實驗設計與變量控制

- 設計有效實驗的能力

- 理解控制變量的重要性

- 考慮樣本大小和代表性

- 預測可能結果和制定測試計劃

數據分析與推理

- 組織和表示數據的能力

- 使用數學和統計工具分析數據

- 基於證據進行推理的能力

- 區分相關性和因果關係

模型構建與修正

- 創建解釋現象的模型

- 根據新證據修正模型

- 理解模型的局限性

- 使用模型進行預測

批判性評估與懷疑精神

- 質疑結論和主張的傾向

- 評估證據質量和可靠性的能力

- 識別偏見和邏輯謬誤

- 開放修改觀點的意願

溝通與協作

- 清晰表達科學想法和發現

- 參與科學論證和討論

- 與他人協作進行探究

- 理解科學交流的社會性質

這些要素共同構成了科學思維的基礎，是科學教育應該培養的核心能力。SPARK模型可以有效地支持這些能力的發展，同時整合AI工具作為增強而非替代的資源。

AI時代科學教育的新挑戰與機遇

在AI和數位技術日益普及的今天，科學教育面臨新的挑戰和機遇：

挑戰：

1. 信息過載與淺層理解

學生可以輕易獲取大量科學信息，但可能導致淺層理解和知識碎片化。

2. 即時答案與探究耐心

AI可以提供即時答案，可能削弱學生進行長期、深入探究的耐心和動力。

3. 過度依賴與批判性思考

過度依賴AI和數位工具可能削弱獨立思考和批判性評估能力。

4. 虛擬體驗與實際操作

數位模擬雖然有價值，但可能減少直接、實際的科學操作體驗。

5. 算法偏見與科學客觀性

AI工具可能包含偏見或簡化，影響科學理解的準確性和全面性。

機遇：

1. 增強觀察與數據收集

數位工具和傳感器可以增強觀察能力，收集過去難以獲取的數據。

2. 擴展探究範圍與深度

AI可以處理複雜計算和分析，使學生能夠探究更複雜的科學問題。

3. 個人化學習路徑

適應性技術可以提供個人化的科學學習體驗，適應不同興趣和需求。

4. 全球協作與數據共享

數位平台使學生能夠參與全球科學協作和數據共享。

5. 科學可視化與模型構建

先進可視化工具使複雜科學概念和模型更容易理解和操作。

SPARK模型可以幫助我們應對這些挑戰，同時充分利用新機遇，創造平衡技術增強和真實科學探究的教育體驗。

SPARK模型在科學教育中的應用

SPARK模型可以有效地應用於科學教育，支持真正的科學思維發展：

S-See階段：科學觀察與問題識別

在科學教育中，這個階段強調細致觀察和問題識別：

科學教育適應策略：

- 引導有目的、系統的自然現象觀察

- 培養區分觀察與推論的能力

- 鼓勵識別模式、異常和值得探究的問題

- 使用適當工具增強觀察能力

- 連接觀察與先前知識和經驗

實施方法：

- 設計「引導觀察」活動，提供觀察框架和提示

- 使用「觀察日誌」，記錄詳細、客觀的觀察

- 引導「問題形成」過程，從觀察到科學問題

- 創建「現象展示」，引發好奇和問題

- 組織「自然探索」，在真實環境中進行觀察

技術整合：

- 使用數位工具增強觀察（如顯微鏡相機、傳感器、高速攝影）

- 利用數據可視化工具識別模式和趨勢

- 使用AI工具分析複雜數據集，識別可能被忽視的模式

- 創建數位觀察記錄，包括多媒體元素

在這個階段，技術和AI工具可以增強觀察能力和範圍，但重點是發展學生的直接觀察技能和問題識別能力，培養科學好奇心和疑問精神。

P-Prompt階段：科學問題設計與探究規劃

在科學教育中，這個階段強調科學問題形成和探究設計：

科學教育適應策略：

- 引導將觀察轉化為可探究的科學問題

- 培養形成可測試假設的能力

- 教授實驗設計原則，包括變量控制

- 引導預測可能結果和考慮替代解釋

- 支持規劃適當的數據收集和分析方法

實施方法：

- 使用「問題精煉」框架，將一般問題轉化為可探究問題

- 引導「假設形成」，使用「如果...那麼...」結構

- 教授「變量識別」，明確自變量、因變量和控制變量

- 創建「實驗設計」模板，支持系統規劃

- 引導「預測形成」，基於科學原理預測可能結果

技術整合：

- 使用數位工具支持實驗設計和變量控制

- 利用模擬工具預測不同條件下的可能結果

- 使用AI工具建議可能的實驗方法和考慮因素

- 使用協作平台進行集體探究設計

在這個階段，技術可以支持探究設計和規劃，但核心是發展學生形成科學問題、設計有效探究和控制變量的能力，培養科學方法論的理解和應用。

A-AI Assistant & Ask階段：科學探究與數據收集

在科學教育中，這個階段強調實施探究和收集證據：

科學教育適應策略：

- 引導系統、精確的數據收集

- 培養使用科學工具和儀器的技能

- 教授適當的數據記錄和組織方法

- 引導識別和處理異常數據

- 支持在探究過程中進行調整和改進

實施方法：

- 設計「數據收集」協議，確保系統性和一致性

- 教授「工具使用」技能，從基本儀器到複雜設備

- 創建「數據記錄」模板，支持準確、完整的記錄

- 引導「過程反思」，在探究過程中評估和調整

- 組織「同伴審查」，檢查數據收集的質量和可靠性

技術整合：

- 使用數位工具和傳感器增強數據收集能力和精度

- 利用數據記錄和組織工具簡化記錄過程

- 使用AI工具分析複雜數據集或識別模式

- 利用模擬工具探索難以直接觀察或危險的現象

- 使用協作平台進行集體數據收集和共享

在這個階段，技術和AI工具可以顯著增強數據收集和分析能力，但重點是發展學生的科學探究技能和證據收集能力，培養對數據質量和可靠性的重視。

R-Reflect階段：科學分析與批判性思考

在科學教育中，這個階段強調數據分析和批判性評估：

科學教育適應策略：

- 引導系統分析數據和識別模式

- 培養基於證據進行推理的能力

- 教授區分相關性和因果關係

- 引導評估結論的局限性和不確定性

- 支持考慮替代解釋和反駁證據

實施方法：

- 使用「數據分析」框架，系統組織和檢查數據

- 教授「圖表創建」，選擇適當方式表示數據

- 引導「證據評估」，考慮數據質量和可靠性

- 組織「科學論證」活動，基於證據形成和辯護結論

- 創建「反思日誌」，記錄思考過程和見解

技術整合：

- 使用數據分析和可視化工具支持模式識別

- 利用統計工具評估數據顯著性和可靠性

- 使用AI工具提供替代分析視角或識別潛在偏見

- 使用協作平台進行集體數據分析和解釋

在這個階段，技術可以支持複雜數據分析和可視化，但核心是發展學生的分析思維和批判性評估能力，培養基於證據的科學推理和對不確定性的理解。

K-Know階段：科學模型構建與知識應用

在科學教育中，這個階段強調模型構建和知識應用：

科學教育適應策略：

- 引導構建解釋現象的科學模型

- 培養連接具體觀察與抽象概念的能力

- 教授使用模型進行預測和解釋

- 引導評估模型的優勢和局限性

- 支持將科學知識應用於新情境和問題

實施方法：

- 使用「模型構建」活動，創建解釋現象的表示

- 引導「概念整合」，連接觀察與科學理論

- 組織「應用挑戰」，在新情境中應用知識

- 創建「知識地圖」，可視化概念間連接

- 設計「科學交流」項目，分享發現和模型

技術整合：

- 使用模型構建和模擬工具創建動態科學模型

- 利用虛擬和增強現實可視化複雜科學概念

- 使用AI工具支持模型測試和優化

- 使用數位平台分享和交流科學發現和模型

在這個階段，技術可以支持複雜模型構建和可視化，但重點是發展學生的概念理解和知識應用能力，培養將科學知識轉化為解決問題的工具的能力。

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SPARK在行動：科學教育案例

讓我們看看SPARK模型如何在實際科學教育中應用：

案例：「我們的水質」項目（適合中學生）

目標

通過調查本地水源的水質，發展科學探究能力、數據分析技能和環境意識，同時培養科學素養和公民參與意識。

學習領域

水質科學、生態學、化學、數據分析、環境科學、公民科學

活動指南

See階段：

水質觀察者

- 組織實地考察，觀察本地水源（河流、湖泊、水庫等）

- 引導多感官觀察：視覺（水的清澈度、顏色）、嗅覺（氣味）、聽覺（流動聲）等

- 記錄水源周圍環境：植被、人類活動、野生動物等

- 收集初步水樣，進行簡單觀察- 討論觀察結果，識別模式、異常和問題

引導問題：

- 「你注意到水的哪些特性？這些特性告訴我們什麼？」

- 「水源周圍的環境如何可能影響水質？」

- 「你觀察到的不同水源有什麼差異？為什麼會有這些差異？」

- 「基於你的觀察，你對水質有什麼疑問或擔憂？」

Prompt階段：

水質研究設計師

- 引導將觀察轉化為可探究的水質問題

- 討論可能影響水質的因素（自然和人為）

- 形成關於水質的具體假設

- 設計水質測試計劃，包括：

- 要測試的參數（pH值、溶解氧、濁度、溫度、細菌等）

- 採樣地點和頻率

- 控制變量和考慮因素

- 數據收集和記錄方法- 預測可能結果並討論其意義

探究問題示例：

- 「不同地點的水質參數有何差異，為什麼會有這些差異？」

- 「人類活動（如城市發展、農業）如何影響水質參數？」

- 「水質參數如何隨時間（一天內、季節間）變化？」

- 「水質與水生生物多樣性之間有什麼關係？」

AI Assistant & Ask階段：水質數據收集者

- 使用適當工具收集水質數據：

- 基本工具：pH試紙、濁度管、溫度計

- 進階工具：水質測試套件、數位傳感器

- 高級選項：專業實驗室分析

- 記錄環境條件和相關觀察

- 使用數位工具記錄和組織數據

- 拍攝採樣地點和過程的照片/視頻

- 收集補充信息：歷史數據、當地水質標準、專家見解

技術整合：

- 使用水質傳感器和數據記錄器實時監測參數

- 使用GPS標記採樣位置

- 使用數位平台記錄和組織數據

- 使用AI工具分析複雜數據集或識別模式

- 參考公共水質數據庫進行比較

Reflect階段：

水質數據分析師

- 組織和可視化收集的數據：

- 創建圖表和地圖展示結果

- 比較不同地點和時間的數據

- 識別模式、趨勢和異常

- 分析數據與假設的關係

- 評估數據的可靠性和局限性

- 考慮替代解釋和影響因素

- 將結果與科學文獻和標準比較

- 討論發現的科學和社會意義

反思問題：

- 「數據顯示了什麼模式和趨勢？這些告訴我們什麼？」

- 「我們的發現如何支持或反駁我們的假設？」

- 「數據中有什麼意外或令人困惑的結果？可能的解釋是什麼？」

- 「我們的方法有什麼局限性？如何改進？」

- 「這些發現對我們的社區意味著什麼？」

Know階段：水質行動者

- 基於數據構建水質模型，解釋觀察到的模式

- 創建水質報告或展示，包括：

- 主要發現和結論

- 數據可視化和解釋

- 科學解釋和模型

- 社區影響和意義

- 設計行動計劃，應對識別的水質問題

- 與社區和決策者分享結果

- 連接項目與更廣泛的水資源和環境問題

- 反思整個探究過程和個人成長

應用活動：

- 創建社區水質地圖和監測系統

- 設計水質改善或保護計劃

- 開發公民科學項目，擴大監測範圍

- 創建水質意識提升活動

- 向當地政府提交政策建議

觀察要點

學生是否發展了系統觀察和問題識別能力？
他們是否能夠設計有效的科學探究和控制變量？
他們是否能夠收集、分析和解釋數據？
他們是否展現出批判性思考和基於證據的推理？
他們是否能夠將科學知識應用於實際問題？
他們是否發展了對科學過程和環境問題的更深理解？

科學教育SPARK實施的關鍵考量

平衡直接體驗與技術增強

在科學教育中，SPARK模型需要平衡直接體驗和技術增強：

1. 直接體驗優先

確保學生有充分的直接、實際科學體驗，技術作為增強而非替代。

2. 有意義的技術整合

只在能真正增強學習的地方整合技術，避免為技術而技術。

3. 技能基礎

確保學生首先發展基本科學技能（如觀察、測量），然後再使用增強這些技能的技術。

4. 批判性使用

教導批判性評估和使用技術工具，理解其優勢和局限性。

5. 真實與虛擬平衡

在真實科學探究和虛擬/模擬體驗之間找到適當平衡。

6. 技術作為橋樑

使用技術連接微觀和宏觀、具體和抽象、本地和全球。

培養科學思維習慣

SPARK模型可以有效培養科學思維習慣：

1. 持續提問

培養持續提問和探究的習慣，將好奇心作為科學思維的核心。

2. 證據導向

發展基於證據思考和決策的習慣，要求支持主張的證據。

3. 開放修正

培養根據新證據修改觀點的意願和能力。

4. 系統思考

發展識別系統、關係和相互作用的能力。

5. 批判性懷疑

培養健康的懷疑精神，質疑主張和結論。

6. 創造性連接

鼓勵在不同領域和概念之間建立創造性連接。

科學素養與社會連接

SPARK模型可以促進科學素養和社會連接：

1. 真實問題連接

將科學探究連接到真實、相關的社會和環境問題。

2. 跨學科整合

打破學科界限，展示科學與其他領域的連接。

3. 倫理考量

整合科學倫理和社會責任的討論。

4. 多元視角

包含不同文化和社會背景的科學視角和貢獻。

5. 公民科學

參與公民科學項目，將學習與社區行動連接。

6. 科學交流

發展有效交流科學想法和發現的能力。

不同學科的科學SPARK

生物學SPARK

SPARK模型可以有效應用於生物學教育：

See階段：

生物觀察者

- 多尺度生物觀察：從細胞到生態系統

- 生物多樣性調查和分類

- 生命過程和行為觀察

- 生態關係和相互作用識別

Prompt階段：

生物問題設計師

- 形成關於生物結構、功能和關係的問題

- 設計生物實驗，控制變量

- 創建生態調查和長期監測計劃

- 形成關於生物適應和進化的假設

AI Assistant & Ask階段：

生物數據收集者

- 使用顯微鏡和成像技術觀察微觀生物結構

- 進行生物測量和生理數據收集

- 使用DNA分析和其他生物技術

- 收集生態和行為數據

Reflect階段：

生物分析師

- 分析生物數據和模式

- 考慮結構與功能的關係

- 評估生態關係和相互依賴

- 反思生物適應和進化證據

Know階段：

生物模型構建者

- 創建生物系統和過程模型

- 應用生物知識解決實際問題

- 連接生物學與健康、環境和社會問題

- 參與生物保護和可持續性行動

物理學SPARK

SPARK模型可以有效應用於物理學教育：

See階段：

物理現象觀察者

- 觀察運動、力和能量轉換

- 識別波、聲音和光的模式

- 觀察電和磁現象

- 注意物質性質和相互作用

Prompt階段：

物理探究設計師

- 形成關於物理關係和規律的問題

- 設計控制變量的物理實驗

- 預測基於物理原理的結果

- 考慮測量精度和誤差來源

AI Assistant & Ask階段：

物理數據收集者

- 使用傳感器和測量工具收集數據

- 記錄運動、力和能量數據

- 測量波、電和磁特性

- 使用數位工具增強數據收集精度

Reflect階段：

物理分析師

- 分析數據中的數學關係

- 識別物理規律和模式

- 評估測量誤差和不確定性

- 考慮理論預測與實際結果的差異

Know階段：物理模型構建者

- 創建解釋物理現象的模型

- 使用數學表達物理關係

- 應用物理原理解決實際問題

- 連接物理學與技術和社會挑戰

化學SPARK

SPARK模型可以有效應用於化學教育：

See階段：

化學觀察者

- 觀察物質性質和變化

- 識別化學反應的證據

- 注意溶液和混合物特性

- 觀察分子模型和結構

Prompt階段：

化學探究設計師

- 形成關於化學反應和性質的問題

- 設計化學實驗，控制變量

- 預測基於化學原理的結果

- 考慮安全和環境因素

AI Assistant & Ask階段：

化學數據收集者

- 進行化學測試和分析

- 測量反應速率和產物

- 分析物質組成和結構

- 使用化學儀器和技術

Reflect階段：

化學分析師

- 分析化學數據和模式

- 考慮分子結構與性質關係

- 評估化學反應機制

- 反思能量變化和熱力學原理

Know階段：

化學模型構建者

- 創建分子和反應模型

- 應用化學知識解決實際問題

- 連接化學與材料、醫藥和環境

- 參與負責任化學實踐

地球科學SPARK

SPARK模型可以有效應用於地球科學教育：

See階段：

地球系統觀察者

- 觀察地質特徵和過程

- 監測天氣和氣候模式

- 識別水循環和水系統

- 注意人類活動對地球的影響

Prompt階段：

地球探究設計師

- 形成關於地球系統和變化的問題

- 設計地球科學調查和監測

- 預測基於地球科學模型的結果

- 考慮時間和空間尺度

AI Assistant & Ask階段：

地球數據收集者

- 收集地質、氣象和水文數據

- 使用地圖、GPS和GIS工具

- 分析岩石、土壤和水樣本

- 使用遙感和衛星數據

Reflect階段：

地球系統分析師

- 分析地球系統數據和模式

- 考慮系統間相互作用

- 評估長期趨勢和變化

- 反思人類影響和可持續性

Know階段：

地球模型構建者

- 創建地球系統和過程模型

- 應用地球科學知識解決環境問題

- 連接地球科學與社會決策

- 參與環境保護和可持續發展行動

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常見問題

如何平衡AI使用與科學思維發展？

平衡策略：

- 明確區分「AI作為工具」和「AI作為答案來源」

- 使用「思考先行」原則：先獨立思考，再使用AI

- 設計「AI增強」而非「AI替代」的學習活動

-要求學生批判性評估AI提供的信息

- 使用AI展示科學思維過程，而非僅提供結果

- 創造需要真正科學思維的挑戰，AI無法直接解決

如何在有限資源條件下實施科學SPARK？

創新方法：

- 使用「低成本高影響」材料和工具

- 設計「廚房科學」實驗，使用家庭常見物品

- 利用「公民科學」項目和開放數據集

- 創建「資源共享」網絡，學校間共享設備

- 使用「虛實結合」方法，平衡模擬和實際體驗

- 探索「社區夥伴關係」，利用當地資源和專業知識

如何評估科學SPARK學習成果？

多元評估方法：

- 使用「過程檔案」，記錄整個SPARK探究過程

- 設計「真實評估」，評估真實科學問題解決能力

- 實施「概念地圖」評估，展示概念理解和連接

- 使用「科學論證」評估，基於證據形成和辯護結論

- 創建「反思日誌」評估，展示元認知和思維發展

- 設計「應用挑戰」，評估知識遷移和應用能力

如何支持不同背景和能力的學生？

包容策略：

- 提供「多入口點」活動，適應不同起點和能力

- 使用「分層支持」，根據需要提供不同層次的指導

- 創建「多元表達」機會，允許不同方式展示學習

- 整合「文化相關」例子和應用，連接不同背景

- 使用「協作結構」，促進不同優勢學生的互補

- 提供「選擇和自主權」，增強參與和動機

延伸活動

「科學記者」項目

學生成為「科學記者」，使用SPARK模型調查當地科學相關問題或現象。他們識別值得報導的科學問題，設計調查方法，收集數據和專家見解，分析和反思發現，最後創建科學新聞報導（文章、播客、視頻等）。這培養科學交流能力和公共科學素養，同時連接科學與社會議題。

「科學歷史探究」

學生使用SPARK模型重現或分析歷史科學發現。他們研究科學家面臨的問題和觀察，重建實驗設計和方法，嘗試複製關鍵實驗（安全和可行的），反思結果與原始發現的比較，最後創建展示科學發現過程和意義的項目。這培養對科學本質和歷史的理解，以及科學方法的實際應用。

「未來科學家」挑戰

學生使用SPARK模型探索未解決的科學問題或未來挑戰。他們識別當前科學前沿的開放問題，研究現有知識和方法，提出創新假設或解決方案，設計概念性實驗或模型，反思其可行性和潛在影響，最後創建科學提案或未來願景。這培養創新思維和對科學動態本質的理解。

結語

科學教育在AI時代面臨前所未有的挑戰和機遇。一方面，科學知識和數據的獲取變得前所未有的容易，學生可以通過幾次點擊獲得過去需要查閱厚重教科書或進行複雜實驗才能獲得的信息；另一方面，這種便利性可能導致表面理解、過度依賴和批判性思考能力的減弱。在這個背景下，我們需要重新思考科學教育的目標和方法，從知識傳授轉向科學思維和探究能力的培養。

SPARK模型為科學教育提供了一個整合框架，通過精心設計的See（科學觀察）、Prompt（探究設計）、AI Assistant & Ask（數據收集）、Reflect（批判分析）和Know（模型構建）階段，創造有意義、有深度的科學學習體驗。這一模型不僅培養科學知識和技能，更發展真正的科學思維——好奇心、批判性思考、實證推理和創造性問題解決。

正如林政宏（帥爸）所言：「在AI時代，科學教育的重點不應該是記憶事實或公式，而是培養真正的科學思維——好奇心、批判性思考、實證推理和創造性問題解決。SPARK模型不是要取代傳統的科學探究，而是增強它，使用AI作為工具而非答案來源，幫助學生發展在任何技術環境中都至關重要的科學素養。

真正的科學不是知道所有答案，而是知道如何提出好問題，設計方法來尋找答案，並批判性地評估結果——這些是AI無法替代的人類能力。」

通過SPARK模型，我們可以創造一個科學教育環境，在這裡，技術和AI被用作增強而非替代科學探究的工具，學生發展的不僅是科學知識，更是科學思維方式和探究能力。這樣的教育不僅為AI時代做準備，更培養真正的科學素養——對世界的好奇心、基於證據的思考能力、對複雜性的理解，以及解決問題的創造力。

在科學教育中實施SPARK模型，我們不是在教導學生如何在AI時代生存，而是在賦予他們塑造那個時代的能力——通過科學思維、創新和負責任的行動。科學教育不再是關於記憶事實和公式，而是關於培養下一代科學思想家、問題解決者和創新者，他們能夠理解、參與和引領一個日益由科學和技術塑造的世界。