This introductory chapter explores the transformative role of artificial intelligence (AI) in reshaping the landscape of science education. Positioned at the intersection of tradition and innovation, AI is altering educational goals, procedures, learning materials, assessment practices, and desired outcomes. We highlight how AI-supported tools, such as intelligent tutoring systems, adaptive learning platforms, automated feedback, and generative content creation--enhance personalization, efficiency, and equity while fostering competencies essential for an AI-driven society, including critical thinking, creativity, and interdisciplinary collaboration. At the same time, this chapter examines the ethical, social, and pedagogical challenges that arise, particularly issues of fairness, transparency, accountability, privacy, and human oversight. To address these tensions, we argue that a Responsible and Ethical Principles (REP) framework is needed to offer guidance for aligning AI integration with values of fairness, scientific integrity, and democratic participation. Through this lens, we synthesize the changes brought to each of the five transformative aspects and the approaches introduced to meet the changes according to the REP framework. We argue that AI should be viewed not as a replacement for human teachers and learners but as a partner that supports inquiry, enriches assessment, and expands access to authentic scientific practices. Aside from what is changing, we conclude by exploring the roles that remain uniquely human, engaging as moral and relational anchors in classrooms, bringing interpretive and ethical judgement, fostering creativity, imagination, and curiosity, and co-constructing meaning through dialogue and community, and assert that these qualities must remain central if AI is to advance equity, integrity, and human flourishing in science education.


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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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