“马”年新年之际，想给大家推荐一篇与“Horse's Mouth”有关的重磅科学教育文章，作者是著名的国际科学教育家Hodson等，这篇文章涉及的主题为科学家对“科学本质”的理解。 “From the Horse's Mouth”不能直接理解为“从马的嘴”，而是“（消息等）第一手的，直接得来的，来源可靠的” 据说，马的乳门齿、乳中齿会随着年岁的增长被永久门齿、永久中齿依次顶落，马的切齿由于采撷食物也会受到磨损。所以，有经验的驯马师常从马的嘴巴里观察马的乳齿数或马的切齿磨损程度，以此来获知马的年龄。 因而,“From the Horse's Mouth”指第一手消息。
导语 在很多课堂里，我们会把科学方法讲成一套整齐的流程：提出问题→作出假设→设计实验→收集数据→得出结论。这个看似严谨的"套路"，几乎刻进了每个学生的DNA。但问题是——真实的科学研究，真的是这样吗？ “From the Horse's Mouth（源于可靠的第一手信息）: what Scientists say about scientific investigation and scientific knowledge”这篇文章Hodson教授团队以2003年“非典”为情境，做了一项开创性研究，他们直接采访了13位来自世界各地的顶尖科学家（包括高能物理学家、天体物理学家、分子生物学家、癌症研究专家、干细胞研究者等），让我们有机会从他们口中了解”第一手消息“（From the Horse's Mouth）。
研究者邀请了来自不同国家、不同领域的13位资深科学家，并采用“开放式问卷 + 深度访谈”的方式，尽量让科学家讲出自己真实的科研经验与思考。 他们使用并改编了经典的VNOS-C开放式问卷，目的是尽可能引出科学家对科学本质的真实看法与实践细节，研究者在原有 VNOS-C 的基础上新增了一组访谈议题，把话题从“科学知识是什么”拓展到“科学实践如何发生”。这些新增议题主要围绕： ·科学家如何设计并开展探究； ·科学共同体内部及与外部的社会互动； ·科研实践会受到哪些社会、政治与经济层面的约束； ·科学知识如何被建构与验证； ·在课时有限的情况下，学校课程里是否有必要显性教授 NOS。 随后进行90–180分钟的深度访谈（8位面访，5位电话），并将访谈稿回传给科学家确认。 在分析阶段，作者将访谈中反复出现的内容进一步归纳为八类核心主题：探究方法、理论在探究中的作用、科学知识的暂定性、创造力、社会/政治/经济/文化影响、经费/学术自由/伦理、合作与竞争、以及同行评议。
科学家们的描述，带来哪些重要提醒？ 科学探究并非“一条标准路径” 科学家们反复强调：研究并不总有固定的分步骤程序。解决问题时，阅读文献、向同行请教、发展工具、尝试不同思路都可能同时发生；灵活与迭代，反而是常态。 这也意味着：“会做科学”不等于“会背流程”。探究能力更像是一种综合素养——在不确定中提出更好问题、选择更合适证据、并用更清晰的论证把想法站稳。 科学研究过程是“非线性”的 很多人第一次接触科学研究，是从论文开始的：摘要、引言、方法、结果、讨论……看起来非常线性。但科学家提醒：这种结构更多是为了沟通与说服，是一种“把研究讲清楚”的表达方式；而想法的生成与判断的过程往往并不按这个顺序发生。 对学生来说，这一点非常重要：如果我们只用“论文式叙事”来呈现科学，就容易把探究误读为“照着模板就能得到答案”。 数据驱动研究越来越常见 文章中有科学家谈到，在一些领域（尤其是生命科学、材料科学等），技术进步让数据获取速度大幅提升，研究者可能先大量生成数据，再通过“数据挖掘”识别问题与模式。也就是说，科学探究不总是从明确假设出发；有时，探索性工作与建平台式工作同样关键。 这不是否定假设，而是提醒我们：假设与数据之间的关系更复杂，不同学科与不同阶段会采用不同策略。 创造力贯穿全过程 科学家们普遍认同：创造力不是“想点子”那一下才需要，而是贯穿实验设计、数据收集与数据解释的全过程。当然，创造力必须与严谨相互制衡——想象可以大胆，但结论必须经得起证据与同行检验。 不存在“绝对客观”的科学 文章特别强调：观察与解释不可避免地带有理论与假设的影子。研究者的期待、既有理论、工具的设计都会影响我们“看见什么、如何看”。因此，数据并不是自动给出结论的；数据需要被解释，证据需要被论证。这也解释了为什么同一组数据可能出现不同解释，而科学共同体要通过更多证据与讨论逐步收敛。 科学与技术是互相塑造的 科学家给出很直观的例子：新的科学知识推动新仪器产生，而新仪器又反过来带来新的观察方式与研究问题。技术不仅是“让我们看得更清楚”，更是在某种意义上“改变我们如何看”。
倾听科学家的声音，最终的目的，是让科学教育更贴近科学的本质。 从“菜谱式实验”走向“可讨论的证据”。 少一些只为验证结论的操作，多一些让学生面对“数据如何解释、结论如何站得住”的讨论空间：误差从哪里来？为什么不同组结果不一样？哪些解释更合理？ 打破 “统一科学方法” 的误区，展示科学的多样性。 可以用视觉错觉、不同视角视频、谜箱/触觉袋等活动，让学生意识到不同领域的科学研究，方法天差地别：物理学家可能靠数学建模做理论研究，生物学家可能做大量的观察和数据收集，天文学家可能靠望远镜进行自然观测。没有放之四海而皆准的科学方法，情境决定了研究的方法。 把技术作为“探究方式”的一部分，而不仅是“展示工具”。 让学生使用数据采集、整理与可视化工具，体验“先得数据—再提问题—再论证”的真实路径；也更容易理解科学与技术如何互相推动。
文章最后引用分子生物学家的话点明方向： 在课程中讲授科学的本质，“可以吸引更多年轻人投身科学，尤其是那些能力较强的学生，因为‘它通过强调创造力和智力探索传递了一种兴奋感’。” 这种理解对公民素养也很重要，因为“它教会学生不要相信他们被告知的一切，并有信心自己解决问题”。科学不是一套固定的流程，不是绝对客观的观察，不是永恒不变的真理；而是一个充满创造力、主观性、不确定性的动态过程——正是这些特质，让科学如此迷人。