适合谁
- 喜欢追问物理或环境系统如何变化的学习者
- 希望为工程选择建立更强证据的制作型学习者
01
BIAA / FIT
适合谁，以及如何判断起点
课程起点以学习准备度、已有经验和目标为依据，不只按年龄简单分班。
- 01喜欢追问物理或环境系统如何变化的学习者
- 02希望为工程选择建立更强证据的制作型学习者
- 03前置要求：入门不要求正式实验室经验
- 04前置要求：进阶研究需要稳定记录和基础数据解释能力
02
BIAA / QUESTIONS
学习者要研究的核心问题
每个单元从一个可以通过观察、编程、制作或证据回答的问题开始。
- 01哪些可以直接观察，哪些只能推断？
- 02哪些变量重要，哪些需要控制？
- 03测量中存在多少不确定性？
03
BIAA / LEARNING
学习内容与实践能力
技术知识与规划、记录、测试和表达同步发展。
- 01观察、测量单位与仪器极限
- 02变量、控制与公平比较
- 03表格、图形与规律
- 04不确定性、重复性与异常结果
- 05与证据相连的科学解释
04
BIAA / OUTCOMES
学习成果
课程成果是可说明过程的学习作品，不承诺未经证实的奖项、证书或升学结果。
- 01具有清晰问题和方法的研究记录
- 02可供复核的数据集或观察资料
- 03能够区分结果、解释和局限的结论
05
BIAA / PROCESS
学习过程与评价
学习者沿着可重复的工程循环推进，并依据公开标准获得反馈。
- 01观察现象并缩小问题
- 02选择可测量指标
- 03进行重复或比较观察
- 04分析规律并修改解释
- 05评价：其他人能够依照方法复现过程
- 06评价：测量使用适当单位和精度
- 07评价：结论不超出证据范围
06
BIAA / RESPONSIBILITY
安全、伦理与下一步
凡涉及工具、数据、人工智能或自主系统，负责任的实践都属于课程内容。
- 01材料、热、电和野外观察需要针对活动进行风险审查
- 02环境项目避免不必要的干扰
- 03不能只选择支持预期答案的数据
- 04下一步：用证据支持工程设计
- 05下一步：进入智能感知或研究创新方向
BIAA / PROGRAMME FRAMEWORK
学习者需要呈现什么证据
起点与基础
- 入门不要求正式实验室经验
- 进阶研究需要稳定记录和基础数据解释能力
核心问题
- 哪些可以直接观察，哪些只能推断？
- 哪些变量重要，哪些需要控制？
- 测量中存在多少不确定性？
学习内容
- 观察、测量单位与仪器极限
- 变量、控制与公平比较
- 表格、图形与规律
- 不确定性、重复性与异常结果
- 与证据相连的科学解释
项目证据
- 具有清晰问题和方法的研究记录
- 可供复核的数据集或观察资料
- 能够区分结果、解释和局限的结论
学习过程
- 观察现象并缩小问题
- 选择可测量指标
- 进行重复或比较观察
- 分析规律并修改解释
如何评价进步
- 其他人能够依照方法复现过程
- 测量使用适当单位和精度
- 结论不超出证据范围
安全与伦理
- 材料、热、电和野外观察需要针对活动进行风险审查
- 环境项目避免不必要的干扰
- 不能只选择支持预期答案的数据
下一阶段
- 用证据支持工程设计
- 进入智能感知或研究创新方向
需要了解的问题
这和学校科学课一样吗？
课程使用科学概念，但围绕应用问题、可测量方法和作品或决策组织学习。
所有研究都需要专业设备吗？
不需要。仪器应与问题匹配；只要理解工具局限，简单工具也能产生有价值的证据。
BIAA / NEXT STEP
选择科学学习路径 选择科学学习路径
第一项研究应匹配学习者安全测量、记录和解释的能力。