前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的工程教育实践中工程与科学的区别，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
一、工程与科学之间的区别
（一）工程与科学不同的成果类型
许多科学哲学家认为，科学的最终产出是理论———一套命题、一套方程式、一系列主张。这也许是一个值得推敲的科学观，但一定不适用于工程学。当然，不是说做工程不产生一些命题，但通常情况下工程是一个具体设计，其最终结果是一个人工制品，是物质的和人造的，而不是思想观点的文字陈述。这种最终结果的差别在某种程度上对一个恰当的哲学分析的形成很有意义。科学家和工程师都会参与问题论证，但是他们的目标不同。在工程领域，论证的目标是评估可能的设计，然后制定出符合规范和限制的最有效的设计。这个最优化过程通常涉及竞争目标之间的权衡，结果是没有一个设计是唯一“正确”的解决办法，而是有许多可能的解决办法。在做出选择时必须要考虑到个人、技术和成本三者的平衡。此外，新技术的出现也会使新办法不断涌现。相反，科学理论要满足一些完全不同的标准，例如简约性（倾向于更简单的解决办法），解释的一致性（任何新理论如何本质上提供观察现象的合理解释并印证有关过去的预测或者推理）。此外，科学的目的是为一系列相关的现象找到单一的、条理分明的和系统的理论。多种竞争性解释被认为是不令人满意的，如果可能，它们包含的矛盾必须通过更多数据进行解决，或者选择最佳的可获得的解释或者开发一种新的对问题现象的更加综合的理论。
（二）工程与科学不同的知识类型
第二个区别与知识有关。认识论者喜欢区分“知道它”和“知道如何”。“知道它”是一个命题知识———知道某物是一个案例，知道一个理论是真实的或者一个假设是正确的。相反，“知道如何”是一种能力或者技能。这两种知识存在着很大不同。当我们对比科学家的“知道它”和工程师“知道如何”之间的差别时，就会发现其中的不同，我们经常会看到和听到对前者实践这些技能的无能，后者怎样缺乏“知道它”的评论。“知道如何”不能产生相应的“知道它”。“知道它”也不能产生相应的“知道如何”。“知道如何”和“知道它”之间的对比显示出科学与工程之间的对比，就如同理论和人工制品之间的对比。调查科学知识的哲学家专注于“知道它”，但是如果我们想平等对待工程，我们需要更多地关注“知道如何”。
（三）工程与科学不同的问题驱动类型
第三个对比的不同特点是科学和工程问题选择的驱动可能存在性质上的不同。在纯科学里，驱动通常来自科学界内部，科学家通常选择他们自己的研究问题。相反，在工程领域，驱动通常来自于从业者的外界。工程师通常不选择他们自己的研究问题，而是由政府、企业或者其他外界来源选择。这里的不同很重要，因为问题的选择可能影响他们处理问题的方式，一个与科学适应的哲学论述未必适用于工程实践。和科学调查不同，工程设计体现出迭代性和系统性。迭代性体现在每个新设计版本都要被反复的测试然后改良。系统性体现在需要采取许多有特点的步骤。第一步是识别问题之所在并且规范和限制定义。第二步是产生解决问题的想法。工程师通常采用研究和小组会议（例如，“头脑风暴”）的方式想出一系列解决办法并设计出未来发展的备用方案。第三步是通过构建测试物理或者数学模型和检测潜在解决办法原型，所有这些都可以提供其他方式所不同提供的宝贵数据。数据在手，工程师可以分析各种方法如何满足特定规范和限制，然后评估首要设计需要改进的地方或者设计一个更好的出来。相反，科学研究可能或者不可能被当前的实践应用而驱动。一方面，某种类型的科学研究，为实践目的进行，产生重要的新技术。
例如巴斯德对疾病微生物理论作出了基础贡献，这一理论导致包括炭疽病和狂犬病的接种、预防食物腐败的牛奶巴斯德氏杀菌法等的产生。另一方面，许多科学研究是受好奇心的驱使，目的是用来回答有关世界的问题或者明白一个观测模式，例如对绕遥远星星轨道旋转的行星的搜寻。对于科学而言，开发这样一个解释能够构成成功本身，不管它是不是具有当前的实践应用。科学的目的是开发一套条理清晰、互相一致的能解释广泛现象的对世界的描述。然而，对工程而言，成功是用人类需要或者愿望满足或实现的程度来衡量的。以上是对工程和科学之间的三个对比，即理论与人造制品产出之间的对比、“知道它”与“知道如何”的知识类型之间的对比、问题内部驱动和外部驱动之间的对比，通过这些对比划分工程与科学的界限，对于工程哲学的发展会有帮助。
工程哲学是近十几年发展起来的一个新兴领域，是对工程造物的思辨，是研究人类改造客观世界活动的哲学，也是作为工程实践主体的工程师所必备的工程素养和哲学智慧，它对工程实践和工程教育改革具有重要的指导意义。然而工程与科学的紧密关系使得工程往往不被重视，或者与科学混为一谈，现在需要把工程在教育实践中予以明确，以下从五个方面对工程与科学在教学实践的区别进行论述，使得教师和学生能够对工程有更准确的认识。
（一）提出和定义问题的不同
问题是驱动科学和工程的引擎。科学中需要解答：存在什么和发生了什么？为什么会发生？人们怎么知道？等问题。而工程中需要解答：为满足特定的人类需要或者愿望可以做些什么？需要怎么能被更好地具体化？什么工具和技术可以用来研制以满足需要？等问题。科学和工程共同需要回答：人们如何能清晰地表述有关现象、证据、解释和设计方案？发现问题对发展科学思维习惯是必要的。提出结构良好的问题的能力是科学文化的重要组成部分，能够帮助学生成为科学知识的批判消费者，即使对于一个不会成为科学家或者工程师的人。科学问题会以多样方式呈现。人们会受到对世界的好奇心的驱使，例如，为什么天空是蓝色的？这样基本的问题。人们可能被一个模型或者理论预测或者试图扩展或改善一个模型或理论的想法所激发（例如，物质的粒子模型如何解释液体的不可压缩性？）。或者人们可能出于提供一个更好的问题解决办法的需要。例如，为什么在9．753 6米以上的高度，虹吸管不能输送水的问题导致托里切利（Evangelista Torricelli）（17世纪气压计的发明者）发现大气和识别真空。
工程领域里问题的提出也很重要，但不同于科学问题。工程师为了定义工程问题必须能够提出探索性问题。如，他们可能问：问题产生的需要或者愿望是什么？成功解决方法的标准（规范）是什么？限制是什么？当找到可能的解决办法时，他们提出其他问题：这个办法能满足设计标准吗？整合两个或者更多的想法产生更好的办法吗？可能的权衡是什么？在测试解决办法时，产生更多的问题：哪个想法应该被测试？考虑到限制，哪种想法是最佳的办法，所需要的证据是什么？科学和工程的学习应该发展和鼓励学生提出结构良好可以被实证调查的问题的能力。学生也需要识别问题之间的区别，哪些问题可以用实证的方法回答，哪些问题只能用其他知识或者人类体验的其他领域的经验来回答。
（二）开发和使用模型的不同
科学家建构现象的思想和概念模型。思想模型是内在的、个人的、特质的、不完全的、不稳定的，本质上是功能性的。它以成为思考、预测和经验意义的工具为目的。概念模型是清晰地陈述事物在某些方面所表现相似的现象。概念模型允许科学家和工程师更好地形成思维图像，在调查研究中更好地理解现象或者开发出设计问题的可能解决办法，作为结构、功能或者行为模拟运用在科学和工程学里面。概念模型包括：图表、实体复制品、数学表述、模拟以及计算机模拟等。虽然它们不能与被模拟的更复杂的实物完全对应，但是当把其他东西最小化或者模糊化时，它们能突出焦点的一些特点。所有的模型都含有近似值和假设，限制它们运用的有效界限和预测力的准确度，这对识别它们的局限性是很重要的。科学家用概念模型表现他们对目前研究中一个系统（或者是系统的一部分）的理解，帮助他们解释问题，与他人交流想法。科学家使用的一些模型是数学的，例如，理想气体定律———基于物质原子理论的简化模型。物理系统的数学表述被用来创造计算机模拟，能够使科学家预测其他难以应付的系统的行为。可以通过他们对现实世界的预测的比较重复循环评估来改善模型，然后不断调整模型。最终，潜在地产生对被模拟现象的洞察力。
在某种程度上，概念模型是科学家认同的思想模型的外部衔接，与思想模型紧密相关。相应地，更好的思想模型也会引发对科学的更深程度的理解，提高科学推理。因此对模型本身及其在科学中的角色的理解能够帮助学生建构和修正现象的思想模型。工程师利用概念模型分析现存的系统，能够发现哪里存在缺陷，以及什么条件下可能改善或者检测新问题的可能解决办法。工程师也使用模型将设计图像化，并对其进行更高水平的改良，与他人交流设计特点，并且检测原型设计的效能。模型，特别是为相关自然定律和材料特性编码的现代计算机模拟，对了解和测试结构设计特别有帮助，例如，应用到建筑物、桥梁或者飞机等方面的结构设计，这些工程产品费用昂贵而且必须经受得住罕见的恶劣条件。其他类型的工程问题在设计和检测阶段也会受益于专业的计算机模拟的使用。但是正如在科学界一样，使用模型的工程师必须注意到它们的内部局限，在已知情况下进行测试，确保它们的可靠性。
（三）分析和解释数据的不同
电子数据表和数据库是分析数据的有用方式，特别是大数据。大量工具能够帮助识别数据关系，包括表、图和数学。表将大量数据的主要特点简化为方便易理解的形式，图提供视觉上简化数据的方式，数学对表达数据集不同变量之间关系很必要。现代计算机图像工具通常使数据呈现不同形式，从而使学习者在他们的分析中互动地使用数据。此外，标准统计技术可以帮助减少将一个变量与另一个变量之间关联的错误效应。数据一旦被收集，就要以揭示任何模式和关系的形式呈现，其结果可以被用来与他人讨论。因为原始数据没什么意义，科学家的一个主要任务就是通过列表、制图或者统计分析来组织和解释数据。这样分析可能产生数据的意义以及它们的相关性，最终它们可以被用来作为证据。工程师也要基于一个可实施的具体的设计做出决定，他们很少依赖反复试验。工程师通常用模型或者原型分析一个设计并收集它如何运作的大量数据，包括在极端条件下。这种数据的分析不仅能预示设计结果、预测或评估效能，也能帮助定义或者澄清问题、决定经济可行性、评估被选方案以及调查失败原因。学生需要机会分析大型数据集，识别数据内部相互关系。信息技术的发展可以使学生运用互联网，随时获得大量科学测量数据，这些数据扩展了学生体验的范围，帮助阐明、分析和解释数据的重要性。
（四）运用数学和统计思想的不同
数学和计算工具是科学和工程的中心。数学能对变量进行数值表示，对物理实体之间关系进行符号表示，以及结果预测。数学为描述和预测现象，如原子结构、万有引力和量子力学提供有力的模型。自从20世界中期，计算理论，信息和计算机技术、运算法则将所有科学和工程领域进行彻底的图像化变革。这些工具和技术允许科学家和工程师收集和分析大型数据集，搜寻特色模式，用之前不可能的方式识别关系和重要特点。他们也提供有力的新技术，利用数学模拟复杂现象。数学（包括统计）和计算工具对数据分析是有必要的，尤其是对大数据集。从不同角度和不同图形审视数据，测试不同变量之间关系，探索多样外界条件的交互作用需要数学技能能力，这种能力通过计算技能得到提高和拓展。数学和统计是科学调查中很有力的工具。数学作为工具具有双重实用功能，即具有作为科学语言的交流功能和进行逻辑推演的结构功能。数学能精确地表达观点、识别物质世界的新观点。例如，爱因斯坦基于狭义相对论运用数学分析产生能量守恒的概念。
麦克斯韦通过对电与磁反应的数学分析，产生了现代对电磁波的理解。现论物理学深深地受到数学的影响，也就没有必要区分数学和非数学部分。在许多现代科学中，预测和推理有概率论的性质，所以理解概率数学和统计推理是理解科学的重要部分。工程也涉及数学和统计技能。例如，建筑工程师基于自然定律，创造桥的数学模型和建筑设计，测试它们的效能，探究它们的结构界限以及评估它们是否可以在可接受的预算内完成。实际上，任何工程设计都会提出他们解决办法中有关计算的问题。尽管在科学和工程领域，数学和统计思考应用上存在不同，数学通常将两个领域联合在一起，使工程师能应用科学理论的数学形式并且使科学家使用工程师设计出来的有效的信息技术。两种专业人才可以完成调查并且分析和建构复杂模型，没有这些复杂模型是不可能解决问题的。
（五）最终目的不同
科学的目的是提高人类理解世界的能力。因此科学理论被开发用来解释特定现象的本质，预测未来事件，或者对过去事件推理。科学发展解释性理论，例如疾病微生物理论、宇宙起源的大爆炸理论、达尔文的物种进化理论。虽然它们的角色通常会被误解，毕竟“理论”一词的非正式使用可能意味着猜测，但科学理论是基于重要知识和证据的构想，在新证据下修正，在广泛的认可和应用之前，必须承受住科学界的仔细检查。理论不仅仅是猜测，它们特别有价值，因为它们为多种事例提供解释。科学解释是对科学理论与具体观测或者现象之间的联系的描述，例如，它们解释被观察变量之间的关系，描述相关的因果推理的结构。通常，理论首先表现为特殊境况下问题的具体模型，然后基于模型而发展解释。例如，如果一个人了解了氧气在体内如何获得、运输和使用，那么循环系统将会被开发出来，被用来解释为什么锻炼可以使心率和呼吸频率增高。在科学上，“假设”一词也与在日常语言中使用不同。科学假设既不是科学理论也不是猜测，它是对可以预测在特定情况下将会发生的事情的观察现象的拟真解释。假设是基于对现存的相关情况的理论理解，通常也基于问题系统的一个具体模型。
在工程上，目标是设计而不是解释。开发设计的过程是迭代性和系统性，正如同在科学上开发解释或者理论的过程。然而，工程师的活动含有区别于科学家活动的因素。这些因素包括：详述预期办法质量的限制和标准、开发设计计划、制造和测试模型或原型、从备选设计中选择最满足设计标准的设计、基于原型或者模拟的效能改良设计观点等。总之，以往教育主要关注具体科学劳动力产品，即科学事实，而不去了解科学事实是如何形成的或者忽略科学在世界领域的许多重要应用，会曲解科学并使工程的重要性边缘化。因此需要重视教学中的工程实践。参与科学实践可以帮助学生明白科学知识的发展，这种直接的参与可以使他们欣赏到调查、塑造和解释世界所用的广泛方法。参与工程实践也能帮助学生明白工程师的工作以及工程和科学之间的联系。参与这些实践能帮助学生形成对科学和工程的交叉概念和学科观点，也帮助他们认识到科学家和工程师的工作是创造性活动，这种活动深深地影响着他们所生活的世界。此外，它能使学生的知识更有意义，深深地植入他们的世界观。学生可以认识到科学和工程能应对现今社会面临的许多挑战，例如，如何产生足够的能源、预防和治疗疾病、持续提供新鲜的水和食物，应对气候变化等。
三、总结
这种对工程与科学进行的区分需要做更多的工作，需要两个研究共同体都有兴趣找到真正的不同与界限在哪。科学家们可能更关心的是相关实体的本质，工程师更关心了解观察的结果。科学家们可能更关心的是关于高度理想化的系统的描述，工程师关注现实世界的进程。我们需要更好地了解在这两个领域中的角色模型。工程哲学作为哲学发展中的一个不断生长的领域，仍有很多工作要做，需要揭示与科学的理念更多的相似之处和差异。
对世界来说，工程哲学树立了成功的把价值和知识紧密联系在一起的典型实践，它是通过研究工程实践寻求理性行动的哲学，工程实践探索本身就是其价值来源之一。这一点上工程肯定不是唯一有资格的，但它有两个主张需要我们认真面对。首先，工程体现了一种基于应变的理性概念，作为一个复杂的过程，在这过程中是基本功能行为和价值的结合。这比其他任何把行为和价值放在一边，不为知识和真理设置理性范围的任何理性的观念都是更前进了一步。其次，当今时代强烈需要有一个合理的工程政策———能够更有效的工程行动。工程数个世纪以来乃至现在，存在着忽略技术创新相关的社会和文化等方面的问题。现在需要人们重新认识工程，做出令人信服的改变。
作者：苑健 单位：北京航空航天大学高等教育研究所
