当前科学教育研究正经历着从传统知识传授向核心素养培育的深刻转型，其研究现状呈现出跨学科融合、技术深度赋能、实践导向强化等多元特征，在全球教育变革浪潮下，科学教育不再局限于学科知识的灌输，而是更加注重培养学生的科学思维、探究能力与创新精神,这一转变推动着研究领域的不断拓展与深化。
从研究主题来看，科学教育研究已形成三大核心板块，其一，核心素养导向的课程与教学研究成为热点，研究者围绕科学学科核心素养（如物理观念、科学思维、探究实践、科学态度与责任）的内涵界定、评价体系及教学转化路径展开深入探讨，通过设计“大概念统领”的课程单元，将分散的知识点整合为具有内在逻辑的概念网络，帮助学生构建结构化的科学认知，其二，技术融合环境下的学习模式创新持续深化，随着人工智能、虚拟现实、大数据等技术的发展，研究者积极探索技术如何重构科学学习场景，利用VR技术创建虚拟实验室，让学生安全、低成本地开展危险实验；通过学习分析技术追踪学生探究过程数据，实现个性化学习路径推送，其三，公平与包容性科学教育研究日益凸显，针对不同性别、地域、 socioeconomic status 学生群体的科学学习差异，研究者关注如何消除参与障碍，如开发适于农村地区的低成本探究实验包,设计促进性别平等的STEM教学案例。
在研究方法层面，科学教育研究呈现出定性与定量相结合、微观与宏观相补充的多元态势，传统的问卷调查、实验研究仍被广泛应用，基于设计的研究（DBR）、民族志方法、学习轨迹分析等质性研究方法逐渐受到重视，为深入理解复杂学习情境提供了丰富数据，通过课堂观察与师生访谈，探究小组合作学习中科学论证的形成机制；利用眼动实验与认知访谈，分析学生在解决科学问题时的思维加工过程，大规模跨国比较研究（如TIMSS、PISA）为各国科学教育政策制定提供了数据支撑,推动了全球科学教育质量的整体提升。
当前科学教育研究仍面临诸多挑战，研究成果与实践转化之间存在“最后一公里”问题，许多研究停留在理论探讨或小规模实验阶段，缺乏可推广的实践模式；教师因教学任务繁重、专业支持不足，难以有效将研究成果融入课堂教学，跨学科研究的深度与广度有待拓展，科学教育涉及认知科学、神经科学、心理学、社会学等多个领域，但学科间的壁垒尚未完全打破，制约了对科学学习复杂机制的深入理解，技术赋能的科学教育研究也面临伦理风险，如数据隐私保护、算法公平性等问题亟待解决。
为应对上述挑战，未来科学教育研究需在以下方向持续发力：一是加强理论与实践的双向赋能，通过建立“研究者-教师”协同创新共同体，促进研究成果的课堂转化与应用迭代；二是深化跨学科交叉融合，借鉴认知神经科学关于科学学习的最新成果，优化教学设计与评价方式；三是关注技术伦理与教育公平，在推动技术创新的同时，确保所有学生都能享有高质量的科学教育资源；四是构建全球视野下的本土化研究体系，借鉴国际先进经验，立足本国教育实际,探索具有中国特色的科学教育发展路径。
以下是相关问答FAQs：
Q1：当前科学教育研究如何平衡核心素养培养与知识传授的关系？
A：核心素养培养与知识传授并非对立，而是有机统一的整体，当前研究强调以“大概念”为纽带，将结构化知识作为核心素养培育的载体，在教学实践中，可通过“情境化问题驱动”设计，引导学生在解决真实问题的过程中建构知识、发展能力，在“化学反应速率”教学中，不再单纯记忆公式，而是通过设计“影响食品保质期因素”的探究任务，让学生在实验操作中理解速率概念及其应用，同时培养变量控制、数据分析等科学探究能力，研究也表明，当知识学习与问题解决、思维训练相结合时，学生不仅能形成深层理解，更能发展迁移应用能力,实现知识传授与素养培育的协同增效。
Q2：技术赋能科学教育可能存在哪些潜在风险，如何规避？
A：技术赋能科学教育的潜在风险主要包括三方面：一是数据隐私泄露风险，学习平台收集的学生个人数据可能面临滥用或泄露；二是技术依赖导致的思维弱化，过度依赖虚拟仿真实验可能削弱学生动手操作能力与真实问题解决能力；三是数字鸿沟加剧，不同地区学生因技术设备、网络条件差异导致科学学习机会不均，规避这些风险需采取综合措施：在数据安全方面，建立严格的数据管理规范，采用匿名化处理技术，明确数据使用边界；在教学设计方面，坚持“技术为辅、体验为主”原则，将虚拟实验与实物操作相结合，避免替代性学习；在公平保障方面，政府与学校应加大对薄弱地区的技术投入，开发离线版学习资源,确保所有学生都能平等享受技术带来的教育红利。
