解释

科学教育需要在尊重学生差异，考虑课堂情境和社会文化因素的同时，更加认真地讨论什么样的教学设计更有证据支持，什么样的理论解释更有预测力，什么样的教师知识更能体现专业性。

然而，从另一个角度看，如果理论更新更多表现为术语转换，而不是基于充分实证证据对旧理论解释力不足的回应，那么理论发展就可能增加概念复杂度，却未必真正解决教师教育中的实践问题。

一个解释在什么条件下成立，又在什么情况下不成立？

我真正希望做的，是提出一个理论解释框架。

研究对象越复杂，现实中的讨论越容易受到不同立场的影响，学术研究就越需要把理论解释与价值判断区分开来。

愿意长期围绕一个问题不断阅读、思考和修改，真正的动力还是希望把一个原本模糊的问题想得更清楚，把一个最初只是直觉的想法发展成能够经受同行讨论的理论解释。

由此，数据驱动的工作流程将既支持自下而上的建模，也支持自上而下的化学解释。

需要说明的是，科学教育研究和科学教育实践虽然密切相关，但二者在哲学目的上并不完全相同，前者更关注理论解释、证据积累和知识建构，后者更关注具体课堂情境中的教学决策与学习成效。

“机器人内部并没有预设决策模块，”詹姆斯解释道，“它只是感知环境，随之做出移动。

正如詹姆斯解释的那样：“决策当然是存在的。

能否从大量具体事实中提炼出具有解释意义的概念？

解释促进了对正确答案的采纳。