科学教师，你的模型教学还停留在“画图”吗？

 

来源公众号：娜娜AI学习　作者：詹娜

让模型成为学生手中的“预测水晶球”，而不只是墙上的“装饰画”。

“同学们，今天我们学习水循环，请大家根据课本上的示意图，画出水循环的模型。”

这样的课堂指令，你是否熟悉？学生们埋头画图，线条规整，标签清晰。但画完之后呢？模型变成了作业本上一张静态的、完美的“插图”，被小心翼翼地收起来，与它所要描绘的磅礴自然现象再无关联。

这，正是许多科学建模课堂的常见误区：我们把模型教成了“名词”，而忘了它本质上是“动词”——一个动态的、生成性的科学实践过程。

误区：模型 = 描述性图画？

我们常常满足于学生能“复现”一个模型，却忽略了科学模型的灵魂在于其解释力和预测力。

研究表明，许多教师在实践中更倾向于让学生用模型来描述和解释已知现象，而极少引导他们去预测未知。这就像给学生一个制作精良的地图，却只让他们标出已知地点，从不让他们用这张地图去探索未知区域。

来源:Sanne Schnell, N., & Jan Alexis, N. (2021). Models and Modelling: Science Teachers’ Perceived Practice and Rationales in Lower Secondary School in the Context of a Revised Competence-Oriented Curriculum.

带来的后果是：学生认为科学知识是一堆需要记忆的、固定的结论，模型只是这些结论的直观展示。他们无法体会科学家是如何利用模型作为工具，去探索边界、发现新知的激动人心。

破局关键：从“描述”走向“预测”

如何让模型“活”起来？

核心在于设计预测性实验。

这不仅是活动形式的变化，更是教学思维的转变。

来源: Lisa, K., Elizabeth A., D., & Barbara, H. (2010). Design Approaches to Support Preservice Teachers in Scientific Modeling. 

四步法：让“描述性模型”成为“预测性模型”

第一步：构建一个“有思想”的初始模型

不要只让学生照葫芦画瓢。从一个有趣的现象（锚定现象）出发，比如“这株蔫了的植物还能救活吗？”或“一滴墨水滴入清水中会怎样？”。

让学生小组合作，画出他们自己的初始想法。这个模型可以很粗糙、甚至可能是错的，但它必须包含学生自己对因果关系的思考（比如：“我们认为植物通过根喝水，然后输送到叶子”）。关键是要让学生的思维“可视化”。

第二步：发出挑战——“如果…会怎样？”

这是最关键的一步！教师需要提出一个基于模型但指向未知的预测性问题。

这时，一个常见的困惑是：“什么样的课题适合做预测性建模？不是所有内容都适合吧？”

答案是：确实需要甄选。

一个理想的预测性建模课题，通常具备以下一个或多个特征：

• 包含随时间变化的过程（如：植物生长、冰块融化、锈蚀过程）。
• 存在清晰的因果关系或机制（如：电路的通断取决于是否形成闭合回路）。
• 变量相对可控，易于观察和测量，能让学生获得明确的证据来检验预测。
• 贴近生活，能激发学生的真实好奇心。

经典课题举例：

生命科学：

• 种子发芽的条件
• 人体对运动的反应（心跳/呼吸）

物质科学：

• 物质的溶解与结晶
• 不同材质的隔热效果
• 影子的大小和形状变化

地球与空间科学：

• 一天中影子的变化规律
• 天气的预测
• 月相的变化

选对了课题，提出预测性问题就水到渠成了：

范例1（植物吸水）：

• 学生模型显示水通过茎部管道运输。
• 教师问：“如果我们把芹菜的茎放入红色水中，24小时后，茎的内部会变成什么样？请根据你的模型给出具体预测。”

范例2（细菌传播）：

• 学生模型显示握手会传播细菌。
• 教师问：“如果让‘细菌携带者’A同学只和B握手，B再和C握手，C再和D握手，最终D会被传染吗？为什么？”

范例3（电路连接）：

• 学生用符号绘制了一个能点亮一个小灯泡的简单电路模型。
• 教师挑战：“如果在这个电路里再串联一个相同的小灯泡，两个灯泡会比之前更亮、更暗还是一样亮？为什么？”

范例4（生态系统）：

• 学生小组绘制了一个包含草、兔、狐的局部生态系统模型。
• 教师提问：“如果这个地区经历了一个特别寒冷的冬天，大量草类死亡，根据你的模型预测，兔子和狐狸的数量接下来会发生什么变化？这种变化是立即发生的吗？”

范例5（影子形成）：

• 学生构建了“光源-遮挡物-屏幕”的模型来解释影子的形成。
• 教师引导：“如果我们把遮挡物慢慢向光源靠近，屏幕上的影子大小会如何变化？如果换成另一个更大的遮挡物呢？”

提出预测性问题后，关键是引导学生将模糊的想法转化为具体、可检验的预测：

一个优质的预测应包含三大要素：

• 基于模型机制
• 描述具体现象
• 指明检验方法

情境	模糊的、不可检验的预测（需避免）	具体、可检验的预测 （应鼓励）
植物吸水	“芹菜会变红。”	“因为我们的模型显示水是通过茎内的维管束（导管）向上运输的，所以我们预测：将芹菜茎放入红色水中24小时后，将其横切，会在切面上看到红色的小点（即导管）；将其纵切，会看到红色的线条。”（检验方法：切开观察即可验证。）
电路连接	“灯泡会变暗。”	“因为我们的模型显示电池的能量需要分配给整个回路。串联第二个灯泡后，电流需要同时通过两个灯泡，所以我们预测：每个灯泡的亮度都会比只接一个灯泡时明显变暗。”（检验方法：连接电路，与之前的状态进行对比观察。）
生态系统	“狐狸会变少。”	“因为我们的模型显示狐狸以兔子为食。所以我们预测：如果冬天草大量死亡，兔子的数量会首先减少；紧接着，由于食物短缺，狐狸的数量会在随后的几个月里逐渐下降。”（检验方法：通过模拟数据或长期观测记录来验证变化顺序和趋势。）
影子形成	“影子会变大。”	“因为我们的模型显示影子的大小取决于遮挡物与光源的相对位置。所以我们预测：当遮挡物靠近手电筒（光源）时，它在墙上（屏幕）的影子会变得非常大且边缘模糊；当遮挡物靠近墙壁时，影子会变得更小且边缘清晰。”（检验方法：移动遮挡物，测量并记录不同位置下的影子尺寸和清晰度。）

引导学生根据他们的模型，写出或说出一个像右栏那样具体、可检验的预测。 这是将内部思维转化为外部证据的关键一步，也为接下来的实证检验奠定了清晰的基础。

第三步：动手实验，收集证据

让预测落地！学生设计并动手进行实验，或者通过模拟软件来验证预测：

• 真的去泡芹菜，然后切开观察。 
• 用面粉模拟细菌，实际进行一场“握手模拟”，观察传播路径。

这个过程的核心是收集证据，而不是简单地完成一个实验步骤。

第四步：对比与修订——科学的真谛在此刻绽放

来源: Lisa, K., Elizabeth A., D., & Barbara, H. (2010). Design Approaches to Support Preservice Teachers in Scientific Modeling. 

让学生将实验结果（证据）与自己的预测进行对比。这时会出现两种精彩的情况：

1. 预测成功：学生欢呼雀跃。“看！我们的模型是对的！”教师可以趁热打铁：“太棒了！那我们的模型还能预测什么别的情况吗？”（例如：如果切断部分茎会怎样？）
2. 预测失败：这不是失败，而是黄金学习时刻！ 比如学生可能发现间接接触也会传播“细菌”，这与简单模型不符。这时，教师引导学生进行模型修订：“看来我们的模型有些地方不完整。新的证据告诉我们，传播路径可能更复杂。我们该如何修改模型，让它既能解释旧现象，又能容纳这个新发现？”

这个“构建-预测-检验-修订”的循环，才是科学建模实践的完整心跳！

给教师的三个暖心建议

1. 为“错误”喝彩：预测不准是常态。要营造安全的课堂氛围，让学生明白，预测失败意味着发现了现有模型的边界，是迈向更深刻理解的阶梯，这远比得到一个“正确”答案更有价值。
2. 善用模拟工具：对于一些耗时过长、或存在安全风险的实验（如种群演化、太阳系运行），计算机模拟软件是进行快速预测检验的绝佳工具。
3. 当好“提问官”：少灌输，多提问。常问：“你的模型是怎么让你做出这个预测的？”“证据支持你的预测吗？如果不支持，是模型的哪个部分出了问题？”

结语

当我们把科学建模从“画一幅图”转变为“进行一次思维探险”时，我们就不再仅仅是在传授知识。我们是在引导学生像科学家一样思考：保持好奇、提出假设、严谨求证、勇于修正。

最终，我们希望学生带走的，不只是一个画在纸上的漂亮模型，而是一个植入脑海中的、可以随时用来理解和探索世界的科学思维模型。

你准备好和你的学生一起，开启这场预测之旅了吗？欢迎在评论区分享你的建模教学经验或困惑！

　

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