2026年7月15—17日，联合国教科文组织（UNESCO）在巴黎总部举行首届"科学促进可持续发展国际十年"(International Decade of Sciences for Sustainable Development, IDSSD)全球大会。
大会期间，UNESCO发布首份全球报告《Science at a Turning Point: International Decade of Sciences for Sustainable Development: Global Report》，其可译为《处于转折点的科学：科学促进可持续发展国际十年全球报告》。
这份报告回顾了“科学十年”启动以来全球科学行动的发展情况，同时指出，一个值得警惕的现实依然存在：科学正在以前所未有的速度发展，但不同国家、地区和群体参与科学、获得科学资源以及分享科学成果的机会并不均等。
更值得科学教育工作者关注的是，UNESCO在提出未来全球科学体系需要推进的五项结构性改革时，专门提出：
通过科学诚信、包容性和科学素养，重建公众对科学的信任。
与此同时，报告还讨论了开放科学、科学与政策之间的联系，以及人工智能等新兴技术的负责任治理。
这使一份看似聚焦“全球科学治理”的报告，自然进入了科学教育中的一个重要问题：当科学知识越来越丰富，我们为什么反而需要重新讨论公众是否信任科学？
UNESCO此次报告首先呈现了一幅同时包含“进展”与“不平等”的全球科学图景。
根据7月15日UNESCO新闻稿，“科学十年”相关行动已经覆盖79个国家，动员约5000万美元确认资金，并支持联合国全部17项可持续发展目标。
这说明越来越多科研机构、科学家和国际组织正在尝试通过科学合作回应气候变化、不平等、公共健康、人工智能以及量子科技等复杂问题。
但与此同时，科学参与机会仍高度不均衡。
UNESCO指出，非洲人口约占全球人口的17.5%，但其参与的“科学十年”相关倡议数量却不足总数的10%。在参与调查的项目中，还有约40%认为“缺乏协调”而不是“缺乏资金”才是推进工作的主要障碍。
这说明，“科学鸿沟”并不只是：
谁拥有更多科研经费。
它还涉及：
谁能够进入科学体系？
谁能够获得实验设施和知识资源？
哪些问题能够得到研究？
哪些国家能够参与国际科学合作？
谁能够真正从科学发展中受益？
从科学教育的角度来看，这也是一个很重要的问题：
科学知识并不是在真空中产生的。
一个社会拥有怎样的科研基础设施、教育资源、人才培养体系以及知识共享机制，都会影响它参与科学知识生产的能力。
因此，理解科学不仅需要学习已有的科学结论，也需要认识科学作为一种社会性知识生产活动是如何运作的。
面对这些问题，UNESCO提出了未来全球科学体系需要推动的五项结构性改革。
01 改革科研评价机制
改变目前过度强调论文数量和“publish or perish（不发表即淘汰）”的科研文化，使研究评价更加关注科学工作的实际价值和社会影响。
02 扩大科学基础设施和知识的公平获取
让更多国家能够获得科研设施、数据和科学知识，从而真正参与全球科学活动，而不是成为科学发展的旁观者。
03 建立科学家与决策者之间更加直接的联系
让科学研究能够更加有效地进入社会政策和公共决策，使科学真正回应现实社会需求。
04 通过科学诚信、包容性和科学素养重建公众对科学的信任
这一项对于科学教育尤其值得关注。
05 对AI等新兴技术进行负责任治理
在技术发展的速度超过社会治理能力之前，建立必要的制度和伦理框架。
这五项改革共同传递出一个重要信号：
科学发展不能只用“发表了多少论文、产生了多少技术”衡量。
科学还需要回答：
谁能够参与科学？
科学成果怎样进入社会？
公众是否能够理解科学？
科学技术应该受到怎样的伦理和制度约束？
在五项改革中，最值得科学教育研究者关注的或许是第四项：
Rebuild public trust in science through integrity, inclusion and scientific literacy.
即通过科学诚信、包容性和科学素养重新建立公众对科学的信任。
为什么“相信科学”会成为今天需要重新讨论的问题？
一个重要原因是，现代社会越来越多的重要公共问题都包含科学因素。
气候变化、公共健康、能源转型、食品安全、人工智能、基因技术等问题，都要求公众接触并判断科学信息。
与此同时，我们正在进入一个信息极度丰富的环境。
科学论文、专家意见、媒体报道、短视频、个人经验、商业宣传以及AI生成内容，可能同时出现在同一个信息流里。
因此，现在真正困难的问题已经不再是：
“能不能获得科学信息？”
而越来越变成：
“面对大量信息，我们应该相信什么？”
这也意味着，科学素养需要超越“知道多少科学知识”。
一名真正具有科学素养的人，还需要能够追问：
这个结论有什么证据？
证据是怎样获得的？
信息来源可靠吗？
研究有没有经过同行评价？
有没有其他研究得到类似结论？
哪些内容是观察事实，哪些属于推断？
从这个意义上来看，UNESCO提出“重建科学信任”，与学校科学教育之间存在非常直接的联系。
因为真正稳定的科学信任不能只来自：
“老师告诉我科学是对的。”
而应该来自：
“我理解科学为什么值得信任。”
这个问题正好进入了科学本质（Nature of Science，NOS）的核心。
学生很容易形成两种极端的科学观。
一种是：
科学就是绝对正确的事实。
另一种则是：
既然科学结论以后可能改变，那科学也只是一种意见。
但实际上，两种理解都过于简单。
科学知识具有一定的暂定性和可发展性。
新的观察技术、新的数据、新的实验以及新的理论模型，都可能促使科学共同体修改过去的解释。
然而：
“科学知识可能被修正”并不等于“所有观点都同样可信”。
科学之所以具有较高的可靠性，是因为它形成了一整套知识生产和纠错机制：
提出可以研究的问题；
通过观察和实验获得证据；
公开研究方法；
接受同行评价和质疑；
尝试重复和验证；
根据新的证据修改已有解释。
所以科学真正值得信任的原因，并不是：
科学永远不会出错。
而是：
科学具有发现错误、公开讨论错误，并不断利用新的证据修正自身的机制。
这也是科学教育中非常重要、却很容易被忽略的一层内容。
与其简单要求学生“相信科学”，或许更重要的是让他们真正理解：科学知识为什么具有可靠性。
UNESCO此次报告还特别关注 Open Science（开放科学）。
UNESCO公布的数据显示，自2021年《开放科学建议书》通过以来，目前已有81个国家开展相关实施工作；近五年出台的开放科学政策中，接近60%明确参考了该建议书。
但从“有政策”到“真正落实”仍存在明显差距：79%的政府表示已经形成开放科学政策框架；但只有41%制定了具体实施计划；真正建立监测机制的国家只有大约三分之一。
为什么开放科学与科学教育有关？
因为它实际上涉及一个非常核心的问题：
科学知识为什么应该能够被别人检验？
科学的可信度并不来自信息被封闭起来。
恰恰相反，科学共同体依靠
研究方法公开
数据共享
结果讨论
同行批评
重复验证
不断提高知识的可靠性。因此，“开放”并不只是科研管理中的行政要求。它背后体现的是一种非常重要的科学本质：
科学知识具有公共性，并需要接受共同体的持续检验。
UNESCO此次提出的第五项结构性改革，是对人工智能等新兴技术进行负责任治理，并特别提醒：
新技术的发展不能快到超过人类能够有效治理它们的程度。
对科学教育来说，AI带来的影响其实不仅是：
“学校允不允许使用AI？”
一个更加根本的问题是：
当AI能够在几秒钟内生成一段看起来十分专业的科学解释时，学生怎样判断它是否可靠？
过去科学课堂中的一个重要任务，是帮助学生获得知识。
但今天，“获得一个答案”正在迅速变得容易。
学生可以随时让AI解释
为什么会发生全球变暖？
量子力学是什么？
某种食品是否健康？
疫苗为什么有效？
真正困难的是：
这个答案基于什么证据？
AI有没有编造来源？
这个说法代表科学共识还是少数观点？
某个模型有什么假设和局限？
如果不同AI给出不同答案，我们应该相信哪一个？
这些问题，本质上已经进入科学本质和科学认识论。
也正因此，UNESCO把science literacy（科学素养）
与public trust in science（公众对科学的信任）直接联系在了一起。
对于今天的科学教育而言，一个非常重要的转变也许正在发生：
从“告诉学生科学答案是什么”，进一步走向“帮助学生判断一个科学答案为什么值得相信”。
《处于转折点的科学》首先是一份全球科学体系报告，而不是一份学校科学课程标准。
因此，我们不能把UNESCO关于全球科学治理的全部建议直接等同于课堂教学建议。
但它释放出的科学教育信号非常清晰。
今天的科学素养已经不仅意味着：
掌握科学事实和概念。
它越来越需要包括：
理解科学知识如何产生；
认识证据在科学中的作用；
理解科学知识具有可发展性；
能够判断信息来源是否可靠；
认识科学共同体的公开检验机制；
理解科学与社会、政策和技术之间的关系。
从这个角度看，UNESCO此次提出的“重建公众对科学的信任”，并不是要求公众无条件接受任何以“科学”名义出现的信息。
恰恰相反。
真正成熟的科学信任应该建立在理解科学如何运作的基础之上。
理解科学可能犯错，却拥有不断纠错的机制；理解科学结论可能改变，但改变需要新的证据；理解科学受到社会环境影响，同时又通过公开、透明、检验和批判努力建立可靠知识。
因此，对于今天的科学教育来说，一个可能比“学生记住多少科学事实”更加重要的问题是：
我们是否真正让学生理解了——科学究竟是如何知道我们所知道的？
当学生能够评价证据、理解不确定性、识别可信信息，并在新的证据面前愿意修正自己的判断时，他们获得的就不只是科学知识。
而是一种在复杂世界中依靠证据和理性作出判断的能力。