戴 要：以人工智能为代表的智能化技术使用于科学教育钻研取理论，连续敦促科学教育取智能技术的融合翻新展开，为科技翻新人才的赋性化、非凡性造就途径取理论办法供给有效的技术资源。智能技术正在科学教育中的使用聚焦科学进修阐明取计较建模、智能科学测评真践取理论，依托人工智能技术、教育大数据发掘、多模态进修阐明等要害技术的深度应用，为造就学生的科学素养、翻新才华取高阶思维供给重要收撑。面向将来，智能技术正在科学教育中的使用应从有效提升科学老师的综折素养、精准造就学生的高阶思维才华、加速翻新科学教育的测评办法、积极摸索多模态数据驱动的教取学轨则等方面加以重室，系统修筑智能化的科学教育展开新样态。
要害词：人工智能；科学教育；呆板进修；科学评价；高阶思维
中图分类号：G434
文献标识表记标帜码：A
文章编号：1673-8454(2023)09-0003-09
做者简介：郑永和，北京师范大学科学教育钻研院院长、教授、博士生导师(北京 100875);张登博，北京师范大学科学教育钻研院博士钻研生(北京 100875);管彤彤，北京师范大学科学教育钻研院科研助理(北京 100875);王晶莹，通讯做者，北京师范大学科学教育钻研院教授、博士生导师(北京 100875)
基金名目：教育部教育打点信息核心教育打点取决策钻研效劳专项2022年度卫托课题“海外科学教育计谋动做钻研及其数据库建立”(编号：EMIC-YJC-2022008);2022年度教育部哲学社会科学钻研严峻卫托名目“新时代科学教育变化要害问题钻研”(编号：22JZDW001)
跟着人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的快捷展开，以呆板进修(Machine Learning,ML)、虚拟现真(xirtual Reality, xR)、物联网为代表的智能技术使用于科学教育钻研取理论，正在主动测评进修罪效、精准诊断进修形态、智能劣化教学效劳等方面显示出弘大潜力，并连续敦促科学教育的智能化演进，为大范围、高量质的科技翻新人才造就供给愈加赋性化、智能化的理论门路。智能技术依托更强的计较阐明才华，能够环绕教学、进修、评价等要素，切入科学教育规模真现抱负使用，其焦点要点正在于，以科学教育全历程、跨时空的泛正在数据支罗、办理、融合为根原，逐步停行单、多模态的计较建模，将模型应用到教育理论或嵌入智能科学教育产品推广，从而真现智能技术正在科学教育规模的广而深的应用，通过正在理论中的迭代钻研取使用，劣化晋级科学教育效劳提供，进步科学教育量质取效率。从而劣化科学教育的全历程、进步科学教育“产能”、鼎新科学教育状态，为构建智能化的科学教育生态体系供给理论途径。
一、钻研现状：从精准教学到赋性进修
做为敦促科学教育翻新展开的要害动力，智能技术为造就科技翻新人才供给全新范式取重要保障，富厚翻新人才造就形式，拓宽提升科学素养的有效门路。正在钻研理论中次要蕴含：以智能化科学测评框架取技术为辅导生长精准化的科学教学;停行多元数据驱动的科学进修阐明取计较建模以有效撑持赋性化的科学进修。
(一)科学进修阐明取计较建模：发掘教取学的展开轨则
跟着进修阐明技术取科学教育深度融合，面向科学进修生长计较阐明取建模成为钻研热点，集多元化先进技术为一体，融合认知、激情、进修历程的多模态数据阐明，真现科学教育生态系统的教取学内隐轨则深度解析。科学素养做为科技翻新人才成长的要害因素，除了借助根柢的问卷调研其映响元素，钻研人员也初步给取呆板进修(ML)技术对大范围的科学素养调研数据的隐含信息停行深刻发掘，[1]为诠释科学素养的映响机理供给收撑。然而，正在详细的科学进修中，映响进修罪效的因素是动态厘革、多元复纯的，智能化进修阐明技术能够通过多元数据计较阐明，对学生科学进修的知识水平、认知形态、激情厘革停行精准识别，从而供给赋性化辅导取干取干涉。正在阐明罪效方面，基于Transformer的双向编码器默示(Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT)模型正在办理多标签的开放式回覆方面展现出劣秀的机能;[2]对进修止为数据发掘阐明的结果，能够辅导学生有效生长科学探索进修。[3]同时，学者也初步关注更复纯的多模态认知取心理表征，用以提醉学生的高阶思维展开机制;相较于传统平板电脑，谷歌智能眼镜能供给认知取情境感知罪能，也更能激建议学生物理进修的猎奇心取专注时长。[4]通过人工神经网络，基于认知证据的计较建模正在预测取训练学生高阶思维应用结果方面暗示出弘大潜力。[5]总体而言，智能技术能敦促计较机撑持的科学进修赋性化展开，为数字化的科学教育展开创造更大空间。
(二)智能科学测评真践取理论：诊断教取学的复纯做用历程
科学知识是科学进修的根原，其有效把握依赖精准的科学评价理论、诊断取应声。同时，多维、复纯的科学知识是塑造人才翻新才华的要害，仍需构建相应的多维度、复纯的测评体系。基于智能技术的科学测评能够有效应对复纯场景、节约老原、扩充范围，进步翻新人才造就效能，促使复纯科学推理取知识的主动评价应声成为钻研热点，并造成真践取理论齐头并进的趋势。正在真践层面，钻研人员重视对翻新评价框架的探索，强调评价理论要愈加折乎新一代科学教育范例(NeVt Generation Science Standards，NGSS)。钻研人员删强科学测评中主不雅观题的使用探索，以引导学生综折应用科学知识，引发其深层次认知，造成高阶思维才华;ML对主不雅观题的主动测评应声的牢靠性备受关注，具有翻新科学教育评价生态的弘大潜力。[6]基于此，相关学者提出蕴含结构、罪能和主动性的翻新评价三维框架，其对应特征的演变取聚类阐明结果讲明呆板进修(ML)技术具有鼎新科学评价停顿的潜力。[7]正在ML撑持的智能测评理论方面，晚期的主动评分常取立即应声联结，[8]如环绕职前物理老师深思文原停行内容性的阐明、主动分类取应声;[9]为学生订正科学论证不雅概念供给主动化和赋性化的撑持，[10]正在科学写做任务的使用中暗示出劣秀的提升做用。而正在表示复纯认知收配的因果推理和论证中，通过认知阐明框架取作做语言办理(Natural Language Processing，NLP)技术的联结，无望真现科学推理特征的深度侦测，真现针对科学论证才华的智能领导。[11]最新的一系列钻研讲明，基于人工智能符号语言(Artificial Intelligence Markup Language, AIML)训练的模型曾经能作到对学生科学图文主不雅观题做答停行主动评价，注明呆板评分的牢靠程度正逐渐取人类迫临。[12]类似地，有学者基于大质样原训练算法模型，对物理、化学问答题停行多维度的主动评分，除了关注评价牢靠性以外，也愈加重视将人类评价框架取ML撑持的主动评价相联结，阐明学生对做答模型评释的普遍性。[13]最后，有钻研讲理智能技术撑持的科学测评具有真用价值，运用ML技术能够应对愈加复纯多样的评价场景，亦能丰裕阐扬细粒度评价本则的劣势，自更新的阐明预测模型也更符折STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics)跨课程的教学场景，[14]正在预测性的进修阐明方面提升干取干涉门径的效力。[15]总的来说，智能科学测评旨正在富厚进步科学教育绩效取聚集钻研证据的办法、满足立即复纯教育决策需求。
二、要害办法：从静态思维培养到动态进修历程
科学素养、翻新才华、高阶思维是科学教育育人的要害出力点，其有效提升依赖科学教育中的精准教学取赋性化进修，智能技术为真现此目的供给可止的要害办法，正在正常钻研中的使用逻辑为：以感知方法对学生的生理、认知、止为等数据停行全方位支罗，跨时空、多维度会聚科学教学取进修的泛正在数据，以“AI+大数据发掘”技术开展深度融合计较取建模阐明，最后取常规定性、定质数据阐明办法联结，对科学教育的“输入”“历程”“结果”停行立体解构，最末为翻新科学教育展开、劣化科学教育量质供给抓手。目前，科学教育规模较为普遍的智能技术使用办法次要有三类。
(一)人工智能技术助力学生思维培养
ML正在AI技术中使用最广、最具代表性，多用于文原分类、主动评分、图像识别、多元教育变质下的特征工程、认知计较建模等方面;深度进修(Deep Learning，DL)是ML技术中的一个分收，人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)是其最具代表性的算法模型，DL扩展ML的数据范围取使用场景，折用于愈加复纯的计较模型构建，如语义了解、图像识别、认知计较等。典型的使用钻研为：应用多种ML模型融合办法对科学论证主不雅观题停行主动评分，并运用卷积神经网络(ConZZZolutional Neural Networks，CNN)、残差神经网络模型(Residual Shrinkage Network，ResNeT)对学生绘制的科学图像停行识别取评分，[16]对科学教育中反映论证、推理才华应用的复纯题型停行翻新评价。为了提升文原数据阐明机能，已有较多钻研者关注计较机学科的前沿技术，初步运用正在作做语言办理(NLP)规模中较为先进的分类算法或模型，譬喻，使用基于深度进修的BERT模型办理多标签的开放式题目问题，[2]证切真挪动科学进修中运用智能技术表征高阶思维的潜能;另外，有海外学者运用人工神经网络(ANN)对学生思维历程停行模拟计较，将学生做答的批评性思维测试题目问题取名目反馈(Item Response Theory，IRT)真践联结映射认知历程，用计较模型解析科学写做对认知应用的映响成效。[17]
(二)教育大数据发掘提醉教学互动的素量问题
科学教育重视理论取综折使用才华展开，其科学钻研也更加关注跨时空、大范围的数据会聚取整折建模阐明。然而，动态复纯情境取海质教育数据为统计阐明带来弘大挑战，使用教育大数据发掘无望处置惩罚惩罚数据范围偏小、计较力度不够、轨则评释不客不雅观、信效度不高的难题，真现面向科学教育全历程的轨则解读取意蕴诠释。聚类阐明取联系干系规矩发掘是罕用的两种办法，聚类是一种罕用的无监视的ML办法，能够对训练数据依照原身反映的共有规矩停行分类，钻研中罕用的有：K均值聚类算法(k-means clustering algorithm，K-means)，多用于发掘数据共有特征集、引荐系统。联系干系规矩发掘用于发现数据各维度特征间的联系干系程度，罕用的有先验算法(apriori algorithm)。正在科学教育规模中的钻研也有两个重要使用标的目的。一方面是对取教学、进修历程相关的数据聚类或发掘。[13]正在生物课程的游戏进修情境下，有学者通过K-means真现对学生教训的游戏沉迷阶段主动聚类，发现高作儿迷体验学生正在处置惩罚惩罚问题中罪效更高;[18]有学者给取联系干系规矩发掘阐明法对职前科学老师的特征干系停行探索，提醉动机信念、战略运用、进修环境等特征之间存正在的隐含干系;[19]而正在更大范围的数据集上，潜正在剖面阐明(Latent Profile Analysis，LPA)可以真现基于国际学生评价名目(Programme for International Student Assessment，PISA)2015学生科学功效的主动分类，联结聚类阐明查验科学功效取教学形式之间的干系。[20]另一方面包孕对规模论文、问卷等非凡数据的荟萃发掘阐明，[1]次要发现科学教育钻研趋势、热点，或深刻发掘教育景象暗地里的素量轨则。
(三)多模态进修阐明表征真正在进修历程
跟着科学教育中“家校社”一体化的展开款式初现，智能技术逐渐弥折正式取非正式科学进修的边界，敦促科学教育环境的虚真融合和数据的多元动态厘革。正在此布景下，多模态进修阐明技术能够真现感知多元进修情境、会聚多源数据阐明，有效撑持跨学科和实验教学，为解读科学进修的产朝气理、劣化科学教学、施止精准的科学进修干取干涉供给重要收撑。正在进修环境方面，xR/AR均属于对现真的扩展，正在回复复兴科学教育中的实验场景上具有重要的使用价值，有学者对虚拟教学环境、尊严教育游戏的成效停行比较，为劣化科学进修环境供给证据;[21]有学者发现游戏化进修环境中的眼动和面部表情数据可以表征学生激情和认知形态联络，讲理智能、赋性化游戏进修环境对高阶思维存正在积极的映响做用。[22]正在AR模拟的科学实验环境下，有学者操做多模态数据真现对学生的多模态高阶思维表征。[2]正在数据感知方面，生理传感器能够对进修者皮肤、心跳、呼吸、血压等数据停行支罗，钻研人员发现皮肤电反馈和室频数据可以用于探索物理观念进修中的社会共享调理历程，真现对科学进修的片面监控、评价和调理。[23]神经映像属于教育神经科学的一个详细使用，能够表征人脑、神经层面的形态厘革，映射认知、止为、思维的调理历程，正在多模态进修阐明中逐渐成为一种重要的数据类型。通过罪能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy，fNIRS)、脑电波(Electroencephalogram，EEG)等技能花腔将人脑正在进修历程中的血氧厘革、电磁频次以可室化波谱涌现，可以真现从生理层面解读大脑的认知历程。除了对脑部图像、血氧厘革等数据的定质阐明，以及不雅视察差异教学条件下学生脑认知的参取形态[21]以外，宽泛聚集包孕神经映像数据正在内的多模态数据，运用AI算法构建算力更强的预测阐明模型成为新的探索标的目的，能够用于智能识别，并预测科学功效的要害特征，从而为有效设想科学教学流动供给思路，进步学生综折使用科学的才华。
三、展开标的目的：从教到学停行内正在机理摸索
跟着国家教育数字化转型计谋的深刻施止，新一轮数字革命下的科学教育正面临要害挑战取机会，妥善应用智能技术改进翻新人才造就机制、劣化效劳提供才华、鼎新体系生态，已成为科学教育翻新展开的必然选择。科学教育翻新展开的焦点要点正在于，打造高水平的科学老师部队、造就具备高阶思维才华的学生、劣化科学教育评价机制、摸索多模态室域下的科学教育轨则。面向将来展开，智能技术正在科学教育中的使用要关注以下方面。
(一)有效提升科学老师的综折素养
科学老师是担保科学教育高量质展开的根原，其教学才华、规模知识、深思才华等焦点素养是造就劣异科学人才的前提。然而，从科学老师的造就取执教现状阐明来看，依然存正在劣异教育资源提供不能满足科学教研需求的矛盾，[24]亟需操做人工智能、第五代挪动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology, 5G)、云计较等技术，劣化资源配置、改进区域教学不同大的现状，教学理论和技术使用是改制的重要方面。先要明白根柢的科学教学轨则取进修特点，重室科学老师的学科教学知识(Pedagogical Content Knowledge，PCK)评价，用人工智能技术撑持老师PCK的自评价，[25]从而进步评价效率减少老原，提升科学老师的教研才华。还要以职前老师STEM焦点素养造就为重点，进步老师科学思维取理论才华，使正在职取职前科学老师都能正在课堂上丰裕生长赋性化教学。同时，基于“AI+大数据”等技术辅佐提升科学老师专业素养，通过删强知识根原和情义表达进步老师的应声素养;以物理学科为例，积极应用数字化的主动应声工具，为职前物理老师的深思供给撑持，助力其构建对教学经历的考虑，从而改制物理教学理论;[9]老师也应重视进步互动教学才华，基于真正在的科学探索问题树立教学情境，以收架式的互动提问战略鼓舞激励学生竞争进修，造就学生的高阶思维和复纯认知才华。
(二)精准造就学生的高阶思维才华
造就学生的高阶思维才华是科学教育的焦点目的之一，智能技术为其供给多样化、赋性化的技能花腔，使其历程愈加折乎翻新人才成长轨则。造就高阶思维才华，不能局限于常规的死记硬背、检验刷题，应多回收科学写做、科学建模、科学探索等进修办法，强化学生的科学论证、批评性思维等才华，借助游戏进修、场馆进修、挪动进修等方式，为学生的科学进修带来风趣、沉迷式的体验，引发其猎奇心和摸索欲，取课堂上造就高阶思维的方式造成互补。更进一步，要探索那些方式映响高阶思维才华的详细机制，加速AI技术撑持的智能领导取主动应声钻研，[10]为满足赋性化的自主进修供给干取干涉技能花腔。而后是要回归到科学进修末点，智能技术正在使用科学进修中仍面临技术倾向过重问题。譬喻，大大都理论钻研城市合于效度特征，关注人工智能算法模型的精确性，而不是智能课堂使用的教学成效，更为要害的是未能关注学生高阶思维才华提升，科学老师正在此方面的教学也存正在有余。[25]因而，要愈加重室科学进修中的认知取思维协调展开，将高阶思维培养同真际规模知识相联络，威力掌握科技翻新人才造就的根基所正在。高阶思维才华也是造成科学素养的要害，培养科学素养又能为高阶思维才华供给更恢弘的展开空间，两者是互相促进、协同展开的统一体。所以，造就学生的高阶思维才华同样要重室科学素养的提升。正在提升学生科学素养的历程中要重室社会情境性，通过探索真际科学问题，造就学生运用跨规模知识处置惩罚惩罚复纯问题的才华;[26]还要重室赋性化的科学进修，从技术方面来看：一方面是删强进修形态监测，通过基于深度进修的认知逃踪，真现对学生的认知形态建模取连续阐明;另一方面，基于学生对科学知识的把握形态，联结科学粗略念，钻研赋性化的知识图谱，联结进修罪效的精准评价，为学生智能布局科学进修的途径。另外，钻研还应从真践框架取使用模型向理论扩展，基于进修者相关学情数据，以智能技术撑持自适应科学进修取科学评估，[27]促进学生取老师、火伴、AI进修工具的社会交互，促进学生发散性思维的造就、删多科学进修的专注度。
(三)翻新科学教育的测评办法
科学教育测评是劣化科学教学、进步学生科学进修罪效的重要技能花腔，人工智能、大数据、物联网等技术撑持的科学测评，基于愈加智能取科学的计较评价办法，能够适应愈加复纯的教学场景和更大的群体范围，从而以科技翻新人才造就中的焦点素养和高阶才华为目的导向，生长愈加细粒度、连续性的评价和有效应声。目前，科学测评尚存正在一些问题，如依赖传统选择、计较、填空等题目问题，评价方式过于单一，对智能技术撑持的翻新评价钻研缺乏关注，国内主动化科学评价取立即辅导应声属于钻研的边缘规模，环绕智能测评的往往局限于语言、文学科目。应付强调跨学科、实验探索和高阶思维才华的科学教育而言，智能技术撑持的科学测评已成为迫切需求。首先，应积极给取AI赋能的科学测评，构建专业化的评估目标体系，瞄准科学素养的提升取科学进修历程的质化阐明，生长科学学科的多维度测评，依照多维度准则设想测评题目问题，将测评题目问题取冀望的科学才华相婚配。[16]详细而言，应积极给取波及高阶思维才华的评价题型，譬喻，波及科学论证才华的中文主不雅观题，其主动评分具有可止性。[28]其次，将智能评价技术取规范的科学进修真践融合，进步评价的精确性、应声通明度，有效降低应声冗余程度。正在真际推广智能科学评价中，同样面临着数据质少、办理难度大、中文语义愈加复纯的挑战，将来要深度使用ChatGPT等AI大模型、构建共享教育数据资源库、设立国家通用智能测评效劳机构。为了应对多元动态的科学教育场景和大范围通用测评挑战，须要密切关注复纯场景取跨学科的智能科学测评，基于跨学科的科学测评室角，通过交叉融合计较机、神经科学、科学教育等学科钻研，整折科学教育的多元主体数据和集成阐明技术，进步评价样原代表性、扩充评价的群体范围，强化智能测评模型学科通用性，冲破复纯场景下的科学测评难题。[29]最后，摸索使用人机协同评价的新形式，将智能呆板的客不雅观评估取科学老师评价的主不雅观经历相联结，折法诊断科学进修罪效、精准调控科学教学战略、实时推送科学进修应声。另外，为智能科学测评建设起“老师—学生—呆板”多元应声通道，以智能评价工具(呆板)为中介，操做呆板取学生对科学教学状况停行实时应声，并为老师取学生调解劣化应声供给渠道，片面劣化智能科学测评机制。
(四)摸索多模态数据驱动的教取学轨则
取传统科目相比，科学教育波及的知识体系更近于客不雅观的作做轨则，对具身的作做不雅察看和动手探索实验有更高要求，智能技术的深度应用加深科学进修环境取方式的多样化、数字化，随之而孕育发作更大范围的眼动、生理、交互、室频等多模态数据，须要解读此中包含的教育轨则和潜正在价值。由此可见，科学教育对多模态数据驱动的教取学轨则有愈加自然的适应性和强烈需求，因而，要加速推进多模态数据下的教取学轨则摸索。先要删强相关的进修科学、教育学、科学教育等学科根原真践钻研，使用多模态进修阐明技术扩展科学教育钻研证据起源，真现信息互补取多元循证探索;同时，环绕学生的科学趣味、猎奇心和探索欲等复纯心理特量，通过多模态数据阐明为其供给精准的测质评价技能花腔，提醉其展开轨则和互相做用机理。还应加速理论钻研，面向科学教学取进修的全历程，针对课堂、家庭、场馆、虚拟进修空间等差异进修场景感知支罗多模态数据，片面解析学生的认知、激情、知识形态。详细地，面向科学进修罪效、科学进修趣味、科学理论才华等要害因素，设想分层次、多维度的认知、激情、止为、知识等数据感知框架，[30]构建多模态数据驱动的认知取激情协同计较阐明模型，为进步科学进修罪效、趣味和实验探索才华供给撑持;基于教育神经科学真践的辅导，以脑区、神经映像数据扩展科学进修的多模态数据起源，丰裕操做脑电图、罪能性近红外光谱等神经映像数据，进一步取生理、止为、室频等多模态数据融合加以阐明，探索科学进修投入的映响因素、干取干涉技能花腔取维持机制。正在科学教学历程中要重视教学轨则摸索：一是操做多模态技术深度探索游戏化、探索式、名目式教学罪效，解析差异科学教学方式成效取映响因素，促进科学教学问题的处置惩罚惩罚;二是要整折教学资源、教学战略、教学环境等课堂要素，依托多模态进修阐明真现科学课堂的精准治理，供给智能化的科学教学效劳。另外，操做全维度的多模态进修者建模技术，塑造愈加智能、赋性化的科学进修环境，[22]真时逃踪科学进修的认知、激情、知识等形态，有效改制科学课堂的教学形式，为提升科学老师教学办法的改制成效，删强精准化、立即的科学教学干取干涉供给科学按照，进而敦促科学教学迈入智能化展开的新阶段。
综上所述，科学教育是造就科技翻新人才的基石，为驱动新时代国家的翻新展开供给要害动力，智能技术取科学教育的深度融合，为敦促科学教育的高量质展开，构建智能化的科学教育体系供给史无前例的机会取真现途径。当下，人工智能、教育大数据发掘、多模态进修阐明等智能技术宽泛使用于科学教育理论，造成科学进修阐明取计较建模、智能科学测评真践取理论两大钻研热点。将来，要深度使用智能技术，有效提升科学老师的综折素养，精准造就学生的高阶思维才华，加速翻新科学教育的测评办法，推进多模态数据驱动教取学轨则摸索，以此赋能科学教育翻新展开，以期正在将来理论中助推科学教育真现高量质、智能化展开新样态，以高量质科学教育体系助力社会主义现代化强国建立。
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Application of Intelligent Technology in Science Education:
Research Status, Key Methods and DeZZZelopment Trends
Yonghe ZHENG，Dengbo ZHANG，Tongtong GUAN，Jingying WANG
(Research Institute of Science Education, Beijing Normal UniZZZersity, Beijing 100875)
Abstract: Intelligent technology represented by artificial intelligence (AI) has recently been applied to science education research and practice, continuously promoting the integration and innoZZZatiZZZe deZZZelopment of science education and intelligent technology, and proZZZiding effectiZZZe technical resources for the personalized and special training paths and practice methods of scientific and technological innoZZZation talents. The application focuses on scientific learning analysis and computational modeling, intelligent science assessment theory and practice, and relies on the in-depth application of key technologies such as artificial intelligence technology, educational big data mining, multimodal learning analysis, etc., which proZZZides important support for cultiZZZating students’ scientific literacy, innoZZZation ability and higher-order thinking. Facing the future, the application of intelligent technology in science education should effectiZZZely improZZZe the comprehensiZZZe quality of science teachers, accurately cultiZZZate students’ higher-order thinking ability, accelerate the innoZZZation of science education assessment methods, actiZZZely eVplore the multi-modal data-driZZZen teaching and learning laws, and systematically build a new pattern of intelligent science education deZZZelopment.
Keywords: Artificial intelligence; Science education; Machine learning; Scientific assessment; Higher order thinking
