（這篇文章會很長）
自然探究與實作對台灣的自然科老師是非常挑戰的。
因為我們自己在學習的過程中並沒有探究與實作的經驗。
在過去師培的歷程中，教育心理學、教學原理等課程中，有講過相關的理論，卻沒有關於探究與實作的教學訓練。
也就是說，其實自然科老師面對的是要重新培養一個教師專業。
雖然這個專業在理論上應該是自然科教師在教學上本來就應該使用的。
意思是每一個科目的教學本來就應該是以探究與實作的形式來安排。
因為學科內容包含知識體本身與研究方法。
而要將自然科龐大的知識體轉移給學生基本上就是不可能的任務，在高中階段將重點放在轉移知識是為難老師自己，也為難學生。
而研究方法本身則是相對來說容易，也能有最大幫助的方向。因為自然科學的整個知識體系原本就是探究而來。
當學生真正學會科學家如何發展知識時，在離開學校後，學生才能在碰到（學校沒教過的）問題時，發展出他需要的知識。
要知道，（不論是社會科學還是）自然科學的知識體是歷經多少人與多少時間才建構起來，即使學生在學校的35小時全部都學習自然科學，也無法習得現在整個科學社群所知的萬分之一。
更何況，一個人在社會中要能好好的活著，需要更多自然科學以外的知識與能力。
一個公民要對社會運作所倚賴的經濟、法律與政治制度有清楚的概念，才能一起構築運作良好的民主社會，作為一個「能做出有意識的選擇」的整體。
因此，自然科老師必需要認知將時數「讓給」其他科，才能讓社會變得更好。
因此，自然科老師必需要認知將時數「讓給」其他科，才不會訓練出一大堆記憶許多自然科名詞，但一碰到重要議題卻無法理性思辨、也不知道思辨所需的基本社會學概念。
其實，自然科老師更需要自我思辨的事情是。
有沒有方法讓我的學生更有效率的學習自然科的知識。
有沒有方法是可以讓學生不依賴大量重複練習，也可以讓學生處理沒遇過的題目。
還是用回到「唯有轉移科學人探究的歷程與思維，學生才能在離開教室後，繼續學習科學。」這個概念
科學是什麼呢？
是用「科學方法」累積出來的「科學知識體」，兩者都是科學的一部分。
自然科學也好，社會科學也罷，「科學」是一種思維方式產生的一大票有系統的知識。
而人類歷史上的許多花時間思考的人，歸納出了這個思維模式中很多的特性與步驟。
就是科學方法。
關於科學方法的核心問題是
「為什麼科學方法這麼獨特，以致於用這個方法找出來的答案是有比較高的可能性是對的？」
「科學方法的各個步驟可以如何讓最後推論更有可能接近真實？」
我們（自然）（社會）科學老師必須要將這兩個問題想得非常透徹才行。
以下是我的讀書心得，有興趣的朋友可以參考
「我們如何思考」
「知識的假象」
「這就是生物學」
「研究科學的第一步」
科學的思維為什麼很難轉移給學生？
科學之所以難，科學之所以是PISA評估一個國家教育制度的項目。
是因為科學違反經驗與直覺，很難在一個人有限的經驗與時間中獨自形成這樣的思考方式。
（主要是方式，科學知識本身並不是主要評估方向）
我們的大腦傾向於讓我們從經驗中歸納出規則，然後用在日常生活裡。
這沒有不對，也沒有不好。
畢竟我們生活中有太多決定其實只要依照歸納出來的規則就好，我們才能快速而正常的生活下去。
例如，從經驗中我們知道只要現在是所謂的「夏天」，我們早上起床時可以依照經驗決定不要穿羽絨外套。而無需去找一大堆資料做研究後推論判斷。
例如，從經驗中我們知道只要早上起床看到窗外藍天白雲，我們很快的就會決定今天應該是個大晴天，不會下雨，根本不會想到要帶雨具。除非我們從其他地方或是其他方式知道那一天的天氣是有可能大變的。
這樣的思考模式沒什麼問題，很大一部分是因為，錯了也沒關係。
流汗、淋雨，都是不太嚴重的後果。
經驗法則可以讓我們在很多情況下快速得到保護。
在草原上有風吹草動就躲起來先，可以避免幾乎所有被獅子吃掉的機率。
假警報也沒關係，頂多就是白躲一次。
一朝被蛇咬，十年怕草繩。
很好，這樣一來，十年中都不太會被蛇咬，因為警覺了所有可能是蛇的存在。
也就是說，經驗法則在我們的思維運作中有非常高的優先地位。
理論打不過經驗法則。
數據打不過經驗法則。
專業領域的專家打不過隔壁王媽媽。
經驗中，我沒繫安全帶都沒有怎樣。
經驗中，我沒戴安全帽都沒有怎樣。
經驗中，我違規左右轉都沒有怎樣。
這樣想的人，即使讓他目睹車禍，他都會說「我不會這麼不小心」「我不會這麼衰」
經驗中，我看到阿梅一號常喝零卡可樂，又總是大吃大喝，卻也沒發胖。
經驗中，我看到阿梅二號吃生酮或低醣飲食二個月以後，看起來變瘦了。
這樣的人，即使讓他看再多營養學理論、醫師建議、數據與病例，他都會認為吃生酮或低醣飲食是個明智的選擇，因為眼睛看到的事情有超高的可信度。眼見為憑，不是嗎？
更糟糕的是我們並不會去檢查或思考我們如何得到經驗法則的，所以我們並不會（沒有機會）去檢驗我們的經驗法則是對還是錯。
經驗當中，我們在專業領域都有很強的學理依據與判斷準則。
所以我們的經驗告訴我們，如果一個人是專業權威，那麼他的話就有一定的可信度。
法醫代言健康食品，我們就相信健康食品對健康會有幫助，我們會活得更好。
問題是法醫的研究對象與專長是．．．．．．
鄉土劇主角代言健康食品，我們就相信健康食品對健康會有幫助。
問題是鄉土劇主角既沒有醫療背景，也沒有食品工業的知識。
甚至我們看到電視廣告中的主角身穿白袍，後面有Ｘ光片，我們就會更相信廣告中有關醫療的內容。不管那個醫療內容需不需要Ｘ光片。
而這個經驗卻僅只是來自於我們的就醫印象。
這樣的事情，從我們起床就開始了。
但問題是，現在有太多決定若是只根據經驗歸納出來的規則，一但錯誤了，就會有非常大的影響。
徒勞無功是小事。
悔不當初才是重點。
科學思維，就是思考「如何降低做出錯誤因果推論的機會」
經驗法則為什麼很危險
從經驗中所歸納出的規則其實是有可能做很好的預測的。
例如
如果一個地方的氣候穩定，四季分明，所有的天氣事件都可以年復一年非常規律地出現。
那麼，這個地區的居民就可以歸納出預測性非常高的規則，代代相傳。
像是
每年3月21日春分前好播田（插秧），春分後好種豆。
每年2月2日那一天，如果土撥鼠能看到它自己的影子，那麼北美的冬天還有6個星期才會結束。如果它看不到影子，春天不久就會來臨。
但從經驗法則的過程中，有幾個非常危險的地方
第一，適用範圍其實很狹窄。
第二，規則可能是來自於放大「偶然同時出現的兩個事件」，錯誤的建立相關性，又進一步錯誤的把相關變成因果。
（也就是說經驗法則的正確預測率再高，也不能自動升級為真理）
例子其實不勝枚舉。
第一個「適用範圍很狹窄」的部分。
這個危險源自於「從經驗所歸納出的規則」只適用於「符合原先經驗的條件」
就像上面舉的例子
「每年3月21日三月二十一或二十二日春分前好播田（插秧），春分後好種豆。」
這個規則源自於台灣北部，並不適用於台灣南部，當然更不適用於台灣以外的地區。
「每年2月2日那一天，如果土撥鼠能看到它自己的影子，那麼北美的冬天還有6個星期才會結束。如果它看不到影子，春天不久就會來臨。」
這個規則源自於北美 美國與加拿大交界的區域的生活經驗，因此並不適用於北美南部。
第二個的危險（規則可能是來自於放大「偶然同時出現的兩個事件」，錯誤的建立相關性，又進一步錯誤的把相關變成因果。）
這個嘛
我們來看看下面這個推論流程好了。
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Ａ皇帝駕崩了，一百個嬪妃中有一個的手紋是「斷掌」
Ｂ皇帝駕崩了，八十個嬪妃中有一個的手紋是「斷掌」
Ｃ皇帝駕崩了，六十個嬪妃中有一個的手紋是「斷掌」
歸納：皇帝駕崩，「常」出現嬪妃有斷掌手紋
推論：因為不可能是皇帝駕崩讓嬪妃有斷掌手紋，所以是嬪妃有斷掌手紋所以皇帝會駕崩
結論：女生有斷掌手紋會剋夫？
決策：賜死有斷掌手紋的嬪妃，確保皇帝不會駕崩。
（而且，你看，賜死斷掌嬪妃後，皇帝果然還活著）
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我們很多的「禁忌」「老祖宗的智慧」大概都是這樣來的。
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前年農曆七月，有人淹死、有人上吊死、有人摔死。
去年農曆七月，有人淹死、有人上吊死、有人暴斃。
歸納 七月容易橫死
推論 因為看不到人世間的共同原因，所以必然是陰間冤鬼作祟。
結論 七月孤魂野鬼橫行，人容易有意外。
決策：今年農曆七月，大家要小心七月冤鬼作祟，避免去水邊、去山上，要普渡冤魂，才能減少冤死。如果都做了還是橫死，那就是有厲鬼環繞，普渡沒做足
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經驗法則會出錯的常見原因
有興趣的朋友可以搜尋common fallacy去看看常見的推論謬誤。
也可以在真確這本書中看到許多生活中的案例。
- Chapter1 二分化直覺偏誤
- Chapter2 負面型直覺偏誤
- Chapter3 直線型直覺偏誤
- Chapter4 恐懼型直覺偏誤
- Chapter5 失真型直覺偏誤
- Chapter6 概括型直覺偏誤
- Chapter7 宿命型直覺偏誤
- Chapter8 單一觀點直覺偏誤
- Chapter9 怪罪型直覺偏誤
- Chapter10 急迫型直覺偏誤
網路上其實有很多教學資源
例如
Harvard graduate school of education的
-Causal pattern in Science
http://www.causalpatterns.org/
-Project Zero 中的causal cognition of the complex world
科學思維就是要降低經驗法則的危險
大致上的方向是
- 將觀察控制在盡量相同的背景條件下
- 盡量減少對資料的主觀詮釋
- 尋找不符合自己理論的案例
將觀察控制在盡量相同的背景條件下
當有ＡＢＣ三個因素導致一個現象時，如果我們可以將其他因素控制不變，只改變Ａ，而在現象也看到改變時，我們可以說「Ａ很有可能是導致現象的因素」
但必須要在我們只改變Ｂ、只改變Ｃ時，現象沒有改變時，才能肯定地說是Ａ導致現象。
雖然可以很肯定，但這會有個問題。當可能的因素增加，因素間可能彼此又有影響時這樣的方法就沒辦法找到肯定的答案。
不同學科處理的問題有不同的複雜度，因此有不同的方式來處理這樣的問題，也使得各學科的研究法有不同的方向。
系統愈簡單，愈能肯定因果關係，但也愈難在真實狀況中看到。系統愈複雜，愈難肯定因果關係，頂多能確認相關性已經是了不起了。
傳統對「科學」的要求是在牛頓時代形成的，是為了要找到宇宙的完美性來證明上帝存在。這樣的價值觀只能適用於早期只有古典物理學的時代，實在不適用於已經發展蓬勃的眾多學門。
研究方法中有「在收集資料階段如何盡力讓背景條件相同」就是科學的重要特徵。
盡量減少對資料的主觀詮釋
- 利用統計工具來量化「觀察到的趨勢其實是因為隨機因素」的可能性。數字只是評估用，Ｐ值要訂多少是沒有一定的。只要知道高Ｐ值等於降低門檻，是讓自己的主觀更可能影響對趨勢的判斷。這樣的影響會帶來多高的風險，是研究者要謹慎思考的。
- 公開實驗設計、步驟及結果讓整個科學社群共同尋找可能的主觀謬誤。這也是為什麼在科學素養的分享與表達中，口語通順、媒體精美從來都不是重點。重要的是能不能清楚地說明實驗設計與推論，讓整個科學社群一起找到不同的解釋。
因此，誠實的公開研究、衷心的擁抱質疑是科學知識體能有今日面貌的核心價值。
研究方法中有「在尋找趨勢階段如何盡力減少主觀的影響」就是科學的重要特徵。
尋找不符合自己理論的案例
簡單說起來，下面這句話應該可以簡單描述「科學思維」的核心。
「如何能找到我自己的推論漏洞」
- 我的觀察與歸納是不是偏頗
- 我的邏輯推論是不是有程序上的問題
- 是不是有其他原因
我們可以用Toulmin的論證模型來呈現這樣的概念
一般來說，我們都可以做到這個模型的大部分。
我們提出的想法大概都是經過我們自己邏輯推論出來的，也通常符合常理，不是天外飛來。
例如
我們觀察到夏天空氣品質較好，冬天空氣污染特別嚴重。
我們認為並不是自然現象，而是附近其他地區的空氣污染移入台灣造成。
因為冬天吹東北季風，帶入其他地區的空氣污染，
所以冬天的空氣污染特別嚴重。
這個論證流程有觀察、有因為所以、有理論，然後推論。
頭頭是道。對吧。
在電視上，在生活裡常常聽到。對吧。
你知道的，每個人都是專家。
就是因為愛玩手機所以你成績這麼差。就是因為你不會煮菜所以老公不愛你。
就是因為常用手機很多電磁波所以老年癡呆。就是因為......
科學思維就是要找自己的想法哪裡可能有錯！
反駁自己是重要的。方向有三：
1.我們關注的現象有沒有其他可能原因，我排除了嗎？
2.我用來支持的理論及證據在哪些條件才成立，我現在討論的狀況有相同的條件嗎？
3.有沒有不符合規則的現象？我怎麼不用「例外」逃避，我如何用我的規則來解釋？
回到上面論述
所以這個論述要成立的話，要先檢查一下
1.其他因素：除了其他地區移入，台灣本身有沒有可能的污染源？
2.假設條件：我們討論的空氣污染物質是可以被東北季風帶著跑的嗎？
夏天真的空氣比較好，冬天真的空氣比較差嗎？
3.不符規則：沒有東北季風時，有沒有空氣污染很嚴重的日子？
有東北季風時，有沒有空氣很乾淨的日子？
看出來了嗎～
對應到科學方法的步驟就是
- 我看到的現象是真的嗎？
- 我提出來的問題是真的存在嗎？
- 我認為的原因是真的嗎？
- 我要怎麼確認我的方法可以找到真正的原因？
- 我看到的趨勢是真的嗎？
- 我的資料夠嗎？
這就是自然科學研究法各個步驟想要確認的問題啊～
這樣一來，自然探究與實作這門課的發現問題、規劃執行、推論與建模就完成了ㄟ！
太快了嗎？好啦。
論證用在探究實作的教學
課堂步驟
要先說，不一定要這樣用。論證可以用在一開始、放在中間、放在後面。
這邊先說如何用在一開始。
觀察現象，猜測原因：
- 讓學生觀察一個與他認知不同的現象，請學生提出可能的解釋。
- 讓學生練習慢慢說清楚、說完整他的想法。
- 透過組間的分享可以收集到更多可能的解釋。
建立論證架構：可以用下左圖的圖示架構也可以用下右圖裡的文字敘述架構
- 讓學生練習將敘述對應到論證架構的「資料」「主張」「邏輯」「後盾與強化」
- 讓學生利用其他組提出來的不同解釋作為「反駁」的內容
（如果其他組的原因成立，那麼會削弱自己組的主張）
規劃執行，檢核論證：
- 根據自己的邏輯推論，設計一個實驗來收集資料 -->強化自己的邏輯推論為真的可能性
控制變因應該包含反駁中的條件，否則無法排除反駁為真的可能性
- 根據反駁中的條件，設計數個實驗來收集資料-->排除反駁為真的可能性
控制變因應該包含子己論點中的條件，否則無法支持自己論點為真的可能性
- 把各項資料經由統計分析來找到可能的趨勢
- 將各趨勢放回論證架構，討論是否完備或推翻原先論點
論證架構的用法
其實論證的概念可以拆開來用在三個階段。
舉例來說
- 在提問：我看到的現象真的存在嗎？我想的原因是對的嗎？有沒有其他可能原因？
我要怎麼收集更多資訊來確認？
- 在規劃：我的實驗設計是在排除哪些因素的影響？
我觀測應變變因的方式真的能呈現操縱變因帶來的影響嗎？
(例如我要評估一個人的逐日體脂比例變化，要用誤差範圍多少的體脂計？)
- 在執行：哪些操作過程的瑕疵可能使得測量數字改變，而不是操縱變因造成的？
我讀取數字的方式會不會使數字無法反映操縱變因造成的改變？
（例如儀器非常靈敏，數字一直變動怎麼辦？）
- 在分析：我怎麼知道我看到的趨勢是真的？有哪些工具可以幫助我避免誤判？
- 在推論：我有沒有提出「我的推論是錯的」的討論？
可以用下面的圖簡單整理論證在不同步驟的方向
探究實作中的課程設計
在這裡真的非常建議大家不要用「學生程度」來調整設計提問。
因為
- 一間教室中學生的真實差異遠超過我們想像。
- 所有台灣的學生(和大多成人)都沒有學過論證。
- 台灣科學老師的養成過程中也沒有用論證來設計實驗的部分
比較建議根據學生在課程的哪一個階段與單元素材的特性來調整。
如果在課程的一開始，那麼設計的問題要單純一點，轉折少一點，白話一點。
課程進行到最後時，就可以用有轉折的問題，開始要求學生用不那麼白話的方式描述。
素材的特性適合練習哪個部分，就不要勉強去練習其他部分。
例如用arduino測量pm2.5就適合讓學生發現精準控制背景條件是非常重要的。
而用arduino測量交流電就適合讓學生發現要先想清楚讀取數據的方式。
沒有必要，也不可能用同一個素材訓練所有的考量。
下面兩張表是建議大家針對一個單元撰寫一張，釐清這個單元要教哪些項目。
一個學期如果有三個單元，那麼應該有三張。
放在一起看可以用來確認是否有項目重複教或是漏了教，還可以用來確認在進度上是不是有正確的難易度安排。
第一欄Focus：
如果我們把一個博士（能獨立研究）會的科學研究方法細項列出來，哪些是我們在高中階段、一星期兩節課裡要教的？
同一個學校的課程應該要有一樣的聚焦，實際授課老師可以多教，但不能少教。
第二欄check points：
這些要教的項目會有哪些行為是每個老師來看都有一樣的判定結果？
有一致的判定標準，評量才不至於被質疑。
這個標準可以同時用在設計實驗的紙筆測驗，也可以用在實驗成果報告的評分。
但是這是老師放在心中的燈塔，實際執行時要讓學生自己往這些項目歸納。
引導的步驟是
- 讓學生透過活動遇到困難
- 問學生遇到哪些困難？如何解決？別人如何解決？不同的解決方式有哪些好處？
- 如果有機會再做一次，你會怎麼調整？
- 為什麼這樣調整更好？可以減少哪些原先的困難？（重點在這邊的歸納）
第三欄leading question：
老師自己要想清楚在每個階段真正在意的問題是什麼。
這樣才能把握住每個好機會來開展學生進到下一階段的學習。
這張是我曾經操作過的某個單元設定的表
而下面這張照片是整個學期的課程結束後，學生歸納出來的重點。
紙筆測驗與成果報告的互評都依照這個來評分。
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學習是什麼
學習是接收更多訊息來
修正自己認知架構，才能更好地理解這個世界，
解決真實的問題。
因為期待的是學生能理解世界，解決真實的問題，所以所有的學習都應該帶著學生從真實情境梳理到學科中的學術情境。
我們往往沒做這一步，直接帶著學生看學者已經精練的理論內容。
所以學生當然沒辦法將之還原成現實生活中的問題。
因為要修正的是自己的想法，所以一定是用自己的語言和自己對話。
沒有人能用別人的語言思考
所以要時時確認在課程中
- 學生是在日常會需要科學探究的情境嗎？
- 學生是用日常的語言在進行探究嗎？
- 學生是在活動中獲得對探究的理解嗎？
- 學生是自己形成的理解嗎？
- 學生是在回答科學方法的核心問題嗎？
下面三個階段是在進到教室前，要花很多時間思考與安排的。
而且要不斷的論證「自己這樣安排是好的嗎？」「有沒有更好的方式？」「我可能是錯的原因有哪些？」
自問自答不是好主意。
還記得嗎，我們傾向拿很多資料來支持自己是對的。
問別人。（但要記得科學的核心價值：衷心擁抱質疑，因為那能讓自己的想法更好）
問同科的老師也不是好主意，因為很可能有學科訓練上的系統框架(其實我想說的是錯誤)
問(能抽離自身學科框架的)別科老師是個比較好的選擇。
更好的選擇是。「教育理論」「教學原理」「科學教育」。
不過要記得的是，這些理論原本服務的是研究者，而非理論的執行者。
就像醫學服務的是醫學使用者，而非一般使用醫學原理而活著的我們。
（醫療才是服務活人的）
所以老師要有能力將理論的東西翻譯成自己實務的經驗，解決自己真實生活裡的問題。
有沒有很熟悉的感覺？
以下是一些資源
本校課程發展
評量與課程紀錄
本校課程逐週流程
探究實作-發現問題與論證
不同的學科本質會影響我們的論證習慣
論證可以也應該用在生活情境
也是問題解決中「設計思考」與「系統思考」的中心
所以值得好好花時間思考，但是怎麼運用在不同的課程中則是另外一回事
把握「論證的步驟最根本的目的就是要中斷直覺形成解釋」這個核心概念
就可以串接很多課程
