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摘要：复杂性科学的发展历程，表现出不同类型的复杂性与多元的研究进路，呈现了复杂性多元理解下的一些基本特性——非线性、多样性、整体性等。基于复杂性科学的视野反思科学课程的实施，主要体现于三个方面：一是复杂性科学彰显的整体论思维与多元研究进路，表现为对综合科学课程形态的一种价值追求；二是复杂性科学蕴含着多维度的科学本质内涵。三是复杂性科学的开放性、自组织性促使我们对开放的科学课程的关注与追求。
关键词：复杂性科学；科学课程；综合科学；整体论；开放；科学本质
中图分类号：G71 文献标志码：A 文章编号：1673-9094-C-（2014）03-0009-04
复杂性科学肇始于1928年贝塔朗菲（Von. Bertalanffy）的系统论之研究，是系统科学发展的新阶段，也是当代科学发展的前沿领域之一。目前，仍处于形成中的复杂性科学不仅引起了科学界（物理、化学、控制论等）的广泛关注，基于其带来的认识论、方法论上的革新，复杂性科学的触角已延伸到自然、社会、经济、教育等众多社会科学领域。基于教育系统的复杂性，越来越多的学者关注于将复杂性科学应用于教育领域的研究，并呈现了两条进路，一条是从事复杂性研究的科学家与哲学家以特定的视角来认识与考察教育复杂性；另一条是教育领域的研究者学习、借鉴复杂性科学，从理论、哲学、方法论等层面探讨学校变革的复杂性[1]与课程的复杂性，特别表现于复杂科学在教育研究方法（论）层面的意义。[2][3]
Brent A.Davis[4]曾基于复杂性科学的视角，以图像描述了学校在课程内涵方面经历了线性课程、螺旋课程再到生成式（分形）课程的过程。这种基于学习是一个复杂的系统而提出的生成式课程形态，是视课程为一种复杂调适现象且不断演化生成的动态发展本质，具有不可预测性与不可控制性。科学课程的实施不仅要体现科学发展前沿，而且要凸显课程的发展趋向。因而，基于复杂性科学呈现的特点，从复杂性科学视野来探讨科学课程实施是极为必要的。
一、复杂性科学的特征
基于深刻哲学背景兴趣的复杂性科学，历经了以“整体、系统、控制、反馈、信息”为关键词的20世纪60年代；以揭示系统演化理论与机制为动机，以“非线性、自组织、突变、混沌、分形、涌现、遗传算法、元胞自动机”为关键词的20世纪70年代；以计算机仿真与建模为重要方法，以从技术上粗略实现对现实复杂性问题的仿真模拟与未来预测，并彰显了以“涌现”为关键词与首要目标的20世纪80年代。[5]复杂性科学逐渐走向成熟的同时，凸显了不同视野下的复杂性特征，即本体论视野下的复杂性核心在于追问存在，思索作为存在的存在，“存在与演化”成为核心词语；认识论视野下的复杂性需要探讨何种意义上的复杂性测度是可能的，理论如何影响我们对复杂性的辨识，呈现了从对立到互动的转变；方法论视野下的复杂性，表现了对复杂性层级问题的追问，对整体论方法与生成论的探索。[6]尽管复杂性科学在发展历程中，表现了对复杂性涵义的多样界定，形成了不同类型的复杂性，[7][8]表现出不同的研究进路，也凸显了不同学者对复杂性科学特征的多样认识[9][10]，也显现出对复杂性科学的一些基本特点，这表现于其复杂系统这一研究对象中，如保罗·西利亚斯（Paul Cilliers）在《复杂性与后现代主义》一书中总结了关于复杂系统的十个方面的特征，即复杂系统由大量要素组成，且这是必要条件而非充分条件；系统间有丰富与复杂的相互作用；开放系统；远离平衡态；系统随时间而演化；不可预测性；等等。[11]
二、强调综合科学的课程形态
整体论是贝塔朗非总结了生命科学的新成就，在批判机械论与活力论的基础上系统提出的。他以简明的图式说明了整体（系统）与一般复合体的区别，即整体不仅是一种静态的非加和性组合，还可表现为动态关系的不变性——如指数定律、异速生长规律、对数定律等在生物、经济、社会不同领域的普遍适用性。异速生长规律表明，同一整体中处于相互竞争的部分是以一定稳定关系相对生长的。这种具有可分解性、结构性、共时性等特征的整体性称为构成性整体，即可视为存在的整体。20世纪80年代，以呈现时间因果关联（其所形成的复杂图形，随着时间的流动，图形结构有规则地生长着、变换着，即是以空间图形的形式对时间演化过程的形象化）为特征的元胞自动机，丰富了整体论的内涵，表现出具有时间性、过程性、不可分割性为特征的生成性整体。
从对复杂性的研究来看，自20世纪70年代起呈现了多条进路，表现为多个学者、多个领域对某一特定问题的整体思维与实践。如混沌学自身领域的研究，及混沌学与几乎同一时期的分形研究、孤立子研究组成了复杂性研究进路中的非线性科学研究，体现了复杂性现象研究中的学科整体性。此外，元胞自动机的形成、自组织临界性的发现、报酬递增的复杂性经济学等领域的出现，也呈现了整体性的特征。
复杂性科学在研究过程中呈现的多种进路与方法论层面的整体论，运用到课程中则表现为对综合课程的一种价值追求。对于综合课程，可以依据其存在的课程形态与聚焦的核心来分类。就课程形态而言，综合课程分为系统化的综合课程（也称广域课程，围绕一个特定的核心，将学校教育中所有学科组织成一个能涵盖整个知识领域的课程体系），如以问题为中心的综合课程、以人性为中心的综合课程（香港的通识教育）等、学科化的综合课程（也称融合课程、综合学科课程，指由两门或两门以上的有关学科融合而成的新学科，强调打破其融合的各学科知识体系，形成新的知识体系）、模块化的综合课程（两种或两种以上学科既在一些主题或观点上相互联系起来，又保持各学科的相对独立）。[12]理想的综合科学课程是综合课程的一种表现形态（侧重于对学科化的综合课程形态的认同），其本质内涵最终应落实于人的科学素养的达成。综合科学课程不仅是对分科科学（物理、化学、生物）课程所带来问题的批判，而且是在认同分科课程合理性存在基础上的一种超越——它试图在复杂性整体论思维指导下，超越囿于学科知识结构、独特特点与特定领域的思维方式，基于学生生活经验与社会体验，体现对科学课程与学生人格的统整，以促成学生批判思维能力与综合运用科学知识解决问题能力的提升。 三、理解科学本质
——复杂性视野下科学课程的目标追求
对“科学是什么”问题的追问是国际科学教育者与科学教师共同关注的问题，也是当前我国新一轮课程改革反思与践行的话题。从复杂性科学发展历程及自身研究来看，复杂性科学蕴含着多维度的科学本质内涵，如科学的不可预测性（科学划界）、科学知识的地方性、科学方法的多元与独特性等。
（一）科学的不可预测性
区分科学与非科学实则是科学划界的问题，无论是何种科学哲学观点关照下的科学划界，都离不开对几个问题的追问，即科学与非科学有无划界标准？如有标准，具体的划界标准是什么？划界标准是一元的还是多元的？是确定的还是模糊的？逻辑实证主义基于经验证实原则，以科学是否能精确符合外部经验与检验来作基本尺度；波普尔基于爱因斯坦相对论的精确预言被验证提出“可证伪性”标准[13]。基于非线性特征的复杂性科学，如果以一种直面事物本身的复杂性及事物间相互关系的复杂性，运用超越直线式的思维去理解与把握认识对象的思维方式，无法对所有事物的发展作出长期的预测，即显现了不确定性或不可预测性。这是对传统科学哲学关于科学本质上具有可预测性的科学划界之冲击与突破。
（二）科学方法的多元与独特性——隐喻、模型与数值的方法相整合
科学哲学中以实证主义的关于科学方法层面的对逻辑、实证的关注，逐步形成了科学哲学方法论说明的霸权主义。隐喻在复杂性研究中的广泛使用（圣菲研究所将隐喻作为一种科学研究方法而引入复杂性科学中，成为复杂性科学的重要方法），是对传统科学哲学将隐喻视为一种历史与文学的说明形式观点的一种挑战。隐喻方法的使用主要表现为两个方面，一方面在对“复杂性”概念自身的描述中，呈现了如蝴蝶效应、奇怪吸引子、涌现、路径依赖、混沌边缘等隐喻的界定方法；另一方面在复杂性的产生机制研究中所构建的理论，如CAS理论是霍兰在发明遗传算法之时，从生物学的遗传、变异等现象中得到启发，通过比喻、类比等隐喻而建构起来的。对于“涌现”的提出，也是霍兰从数字、游戏、地图、西洋跳棋、神经网络等隐喻性概念出发，建立起来显示涌现现象的不同系统与模型，展示他们之间共同规律与规则的方法，即表明霍兰将隐喻方法应用于神经网络的分析中，作为涌现分析的主要方法。
复杂性科学一般都在隐喻类比的基础上，建立复杂系统模型。复杂性科学只有从隐喻层面上升到模型建构层面，才能真正建立起属于自己特色的科学模型，也才能真正上升到科学层次。因此，为了探索复杂性，科学家们从不同的角度、不同的途径建立了大量的复杂系统模型，如CAS理论中“复杂适应系统的回声模型”、涌现理论中的“生成模型”、自组织临界性理论中的“沙堆模型”、人工生命研究中的“人工生命模型”（自繁殖元胞自动机、鸟群模型、蚁群模型等）。模型方法作为复杂性科学的重要工具，在应用过程中拓宽了模型方法的范围——基于复杂性要反映系统的过程性、主体性、动态性、开放性、涌现性等特点，复杂性科学模型超出了传统的静态模型，走向过程、动态、关系模型的建构，呈现了数值模型、算法模型、虚拟模型、半定性半定量模型的建构与应用。
复杂性科学的非线性特征表现于对非线性微分方程的求解与研究，需要依靠计算机辅助下的数值实验方法，才能对理论分析上难处理的复杂问题给出丰富的、系统性的，感性而直观的启示。在复杂性科学的发展历程中，无论是洛仑兹奇怪吸引子的发现、李天岩与约克的混沌现象的认识与三体问题中的混沌轨迹的得出，还是菲根鲍姆对混沌规律的研究，曼德布罗特复杂的分维图形制作与无穷嵌套的自相似结构的获得，都是计算机的数值计算结果。
（三）科学知识的地方性与实践性
地方性知识是一种新型的知识观念，其“地方性”不仅是在特定的地域意义上说的，而且还涉及在知识的生成与辩护中所形成的特定情境。复杂性科学发展历程强烈地反映了知识地方性特征，一方面表现于对复杂性概念的极不统一的理解中，诸多的复杂性（如计算复杂性、兰帕尔—齐夫复杂性、适切景观等）概念的提出是基于特定的学科背景、个人与方法；另一方面表现于对复杂性科学的研究，不是首先学习复杂性的理论表征内容，然后将其应用于特殊的情境中去，而是将理论模型根植于对典型问题的范例性的解决方案中，如人工生命研究是由一系列关于元胞自动机、遗传算法的典型范例所建构，混沌理论由蝴蝶效应、洛仑兹吸引子、虫口方程、菲根鲍姆周期倍分叉等一系列问题组成。分形现象的普遍性源于对曼德布罗特集、康托尔集合、科赫曲线等具体分析。
复杂性科学一方面蕴含着丰富的科学本质内涵，另一方面作为一种科学方法论呈现了还原与整体、微观与宏观综合、定性判断与定量描述、科学推理与哲学思辨方法的有机结合，因而科学课程实施的目标在于促进学生对科学本质的理解。
四、开放的科学课程
——复杂性科学视野下的过程关注
复杂性科学中的耗散结构理论认为，不与外界交流物质与能量的封闭系统只会走向无序与退化，而只有与外界有物质、能量、信息交换的开放系统，才可能走向有序——“非平衡态已使体系避免了……热无序，并把环境输入的一部分能量转变为一种新型的有序形态……以对称破缺、多重选择和长程关联为特征的一种动态。”[14]耗散结构理论的核心思想是，远离平衡态的开放系统通过不断地与外界交换能量与物质，在外界条件变化达到某一特定的阈值时，在其内部的非线性机制的作用下，就有可能从原来无序状态转变为一种时间、空间或功能的有序状态，形成新的有序结构。它突破了“系统只有平衡才可能稳定”的静态有序结构观点，指出“非平衡态的动态有序结构”存在于自然界与生命系统中。从耗散结构形成的过程分析看，系统开放、远离平衡态、涨落成为必需的条件，它解决了自组织出现的条件环境问题。作为复杂性科学重要的理论来源，由耗散结构理论、协同学、突变论与超循环理论构成的自组织理论，突出了系统自身的主动性，强调系统自身的演化，而开放性成为实现主动性与演化的前提条件。
关键词：复杂性科学；科学课程；综合科学；整体论；开放；科学本质
中图分类号：G71 文献标志码：A 文章编号：1673-9094-C-（2014）03-0009-04
复杂性科学肇始于1928年贝塔朗菲（Von. Bertalanffy）的系统论之研究，是系统科学发展的新阶段，也是当代科学发展的前沿领域之一。目前，仍处于形成中的复杂性科学不仅引起了科学界（物理、化学、控制论等）的广泛关注，基于其带来的认识论、方法论上的革新，复杂性科学的触角已延伸到自然、社会、经济、教育等众多社会科学领域。基于教育系统的复杂性，越来越多的学者关注于将复杂性科学应用于教育领域的研究，并呈现了两条进路，一条是从事复杂性研究的科学家与哲学家以特定的视角来认识与考察教育复杂性；另一条是教育领域的研究者学习、借鉴复杂性科学，从理论、哲学、方法论等层面探讨学校变革的复杂性[1]与课程的复杂性，特别表现于复杂科学在教育研究方法（论）层面的意义。[2][3]
Brent A.Davis[4]曾基于复杂性科学的视角，以图像描述了学校在课程内涵方面经历了线性课程、螺旋课程再到生成式（分形）课程的过程。这种基于学习是一个复杂的系统而提出的生成式课程形态，是视课程为一种复杂调适现象且不断演化生成的动态发展本质，具有不可预测性与不可控制性。科学课程的实施不仅要体现科学发展前沿，而且要凸显课程的发展趋向。因而，基于复杂性科学呈现的特点，从复杂性科学视野来探讨科学课程实施是极为必要的。
一、复杂性科学的特征
基于深刻哲学背景兴趣的复杂性科学，历经了以“整体、系统、控制、反馈、信息”为关键词的20世纪60年代；以揭示系统演化理论与机制为动机，以“非线性、自组织、突变、混沌、分形、涌现、遗传算法、元胞自动机”为关键词的20世纪70年代；以计算机仿真与建模为重要方法，以从技术上粗略实现对现实复杂性问题的仿真模拟与未来预测，并彰显了以“涌现”为关键词与首要目标的20世纪80年代。[5]复杂性科学逐渐走向成熟的同时，凸显了不同视野下的复杂性特征，即本体论视野下的复杂性核心在于追问存在，思索作为存在的存在，“存在与演化”成为核心词语；认识论视野下的复杂性需要探讨何种意义上的复杂性测度是可能的，理论如何影响我们对复杂性的辨识，呈现了从对立到互动的转变；方法论视野下的复杂性，表现了对复杂性层级问题的追问，对整体论方法与生成论的探索。[6]尽管复杂性科学在发展历程中，表现了对复杂性涵义的多样界定，形成了不同类型的复杂性，[7][8]表现出不同的研究进路，也凸显了不同学者对复杂性科学特征的多样认识[9][10]，也显现出对复杂性科学的一些基本特点，这表现于其复杂系统这一研究对象中，如保罗·西利亚斯（Paul Cilliers）在《复杂性与后现代主义》一书中总结了关于复杂系统的十个方面的特征，即复杂系统由大量要素组成，且这是必要条件而非充分条件；系统间有丰富与复杂的相互作用；开放系统；远离平衡态；系统随时间而演化；不可预测性；等等。[11]
二、强调综合科学的课程形态
整体论是贝塔朗非总结了生命科学的新成就，在批判机械论与活力论的基础上系统提出的。他以简明的图式说明了整体（系统）与一般复合体的区别，即整体不仅是一种静态的非加和性组合，还可表现为动态关系的不变性——如指数定律、异速生长规律、对数定律等在生物、经济、社会不同领域的普遍适用性。异速生长规律表明，同一整体中处于相互竞争的部分是以一定稳定关系相对生长的。这种具有可分解性、结构性、共时性等特征的整体性称为构成性整体，即可视为存在的整体。20世纪80年代，以呈现时间因果关联（其所形成的复杂图形，随着时间的流动，图形结构有规则地生长着、变换着，即是以空间图形的形式对时间演化过程的形象化）为特征的元胞自动机，丰富了整体论的内涵，表现出具有时间性、过程性、不可分割性为特征的生成性整体。
从对复杂性的研究来看，自20世纪70年代起呈现了多条进路，表现为多个学者、多个领域对某一特定问题的整体思维与实践。如混沌学自身领域的研究，及混沌学与几乎同一时期的分形研究、孤立子研究组成了复杂性研究进路中的非线性科学研究，体现了复杂性现象研究中的学科整体性。此外，元胞自动机的形成、自组织临界性的发现、报酬递增的复杂性经济学等领域的出现，也呈现了整体性的特征。
复杂性科学在研究过程中呈现的多种进路与方法论层面的整体论，运用到课程中则表现为对综合课程的一种价值追求。对于综合课程，可以依据其存在的课程形态与聚焦的核心来分类。就课程形态而言，综合课程分为系统化的综合课程（也称广域课程，围绕一个特定的核心，将学校教育中所有学科组织成一个能涵盖整个知识领域的课程体系），如以问题为中心的综合课程、以人性为中心的综合课程（香港的通识教育）等、学科化的综合课程（也称融合课程、综合学科课程，指由两门或两门以上的有关学科融合而成的新学科，强调打破其融合的各学科知识体系，形成新的知识体系）、模块化的综合课程（两种或两种以上学科既在一些主题或观点上相互联系起来，又保持各学科的相对独立）。[12]理想的综合科学课程是综合课程的一种表现形态（侧重于对学科化的综合课程形态的认同），其本质内涵最终应落实于人的科学素养的达成。综合科学课程不仅是对分科科学（物理、化学、生物）课程所带来问题的批判，而且是在认同分科课程合理性存在基础上的一种超越——它试图在复杂性整体论思维指导下，超越囿于学科知识结构、独特特点与特定领域的思维方式，基于学生生活经验与社会体验，体现对科学课程与学生人格的统整，以促成学生批判思维能力与综合运用科学知识解决问题能力的提升。 三、理解科学本质
——复杂性视野下科学课程的目标追求
对“科学是什么”问题的追问是国际科学教育者与科学教师共同关注的问题，也是当前我国新一轮课程改革反思与践行的话题。从复杂性科学发展历程及自身研究来看，复杂性科学蕴含着多维度的科学本质内涵，如科学的不可预测性（科学划界）、科学知识的地方性、科学方法的多元与独特性等。
（一）科学的不可预测性
区分科学与非科学实则是科学划界的问题，无论是何种科学哲学观点关照下的科学划界，都离不开对几个问题的追问，即科学与非科学有无划界标准？如有标准，具体的划界标准是什么？划界标准是一元的还是多元的？是确定的还是模糊的？逻辑实证主义基于经验证实原则，以科学是否能精确符合外部经验与检验来作基本尺度；波普尔基于爱因斯坦相对论的精确预言被验证提出“可证伪性”标准[13]。基于非线性特征的复杂性科学，如果以一种直面事物本身的复杂性及事物间相互关系的复杂性，运用超越直线式的思维去理解与把握认识对象的思维方式，无法对所有事物的发展作出长期的预测，即显现了不确定性或不可预测性。这是对传统科学哲学关于科学本质上具有可预测性的科学划界之冲击与突破。
（二）科学方法的多元与独特性——隐喻、模型与数值的方法相整合
科学哲学中以实证主义的关于科学方法层面的对逻辑、实证的关注，逐步形成了科学哲学方法论说明的霸权主义。隐喻在复杂性研究中的广泛使用（圣菲研究所将隐喻作为一种科学研究方法而引入复杂性科学中，成为复杂性科学的重要方法），是对传统科学哲学将隐喻视为一种历史与文学的说明形式观点的一种挑战。隐喻方法的使用主要表现为两个方面，一方面在对“复杂性”概念自身的描述中，呈现了如蝴蝶效应、奇怪吸引子、涌现、路径依赖、混沌边缘等隐喻的界定方法；另一方面在复杂性的产生机制研究中所构建的理论，如CAS理论是霍兰在发明遗传算法之时，从生物学的遗传、变异等现象中得到启发，通过比喻、类比等隐喻而建构起来的。对于“涌现”的提出，也是霍兰从数字、游戏、地图、西洋跳棋、神经网络等隐喻性概念出发，建立起来显示涌现现象的不同系统与模型，展示他们之间共同规律与规则的方法，即表明霍兰将隐喻方法应用于神经网络的分析中，作为涌现分析的主要方法。
复杂性科学一般都在隐喻类比的基础上，建立复杂系统模型。复杂性科学只有从隐喻层面上升到模型建构层面，才能真正建立起属于自己特色的科学模型，也才能真正上升到科学层次。因此，为了探索复杂性，科学家们从不同的角度、不同的途径建立了大量的复杂系统模型，如CAS理论中“复杂适应系统的回声模型”、涌现理论中的“生成模型”、自组织临界性理论中的“沙堆模型”、人工生命研究中的“人工生命模型”（自繁殖元胞自动机、鸟群模型、蚁群模型等）。模型方法作为复杂性科学的重要工具，在应用过程中拓宽了模型方法的范围——基于复杂性要反映系统的过程性、主体性、动态性、开放性、涌现性等特点，复杂性科学模型超出了传统的静态模型，走向过程、动态、关系模型的建构，呈现了数值模型、算法模型、虚拟模型、半定性半定量模型的建构与应用。
复杂性科学的非线性特征表现于对非线性微分方程的求解与研究，需要依靠计算机辅助下的数值实验方法，才能对理论分析上难处理的复杂问题给出丰富的、系统性的，感性而直观的启示。在复杂性科学的发展历程中，无论是洛仑兹奇怪吸引子的发现、李天岩与约克的混沌现象的认识与三体问题中的混沌轨迹的得出，还是菲根鲍姆对混沌规律的研究，曼德布罗特复杂的分维图形制作与无穷嵌套的自相似结构的获得，都是计算机的数值计算结果。
（三）科学知识的地方性与实践性
地方性知识是一种新型的知识观念，其“地方性”不仅是在特定的地域意义上说的，而且还涉及在知识的生成与辩护中所形成的特定情境。复杂性科学发展历程强烈地反映了知识地方性特征，一方面表现于对复杂性概念的极不统一的理解中，诸多的复杂性（如计算复杂性、兰帕尔—齐夫复杂性、适切景观等）概念的提出是基于特定的学科背景、个人与方法；另一方面表现于对复杂性科学的研究，不是首先学习复杂性的理论表征内容，然后将其应用于特殊的情境中去，而是将理论模型根植于对典型问题的范例性的解决方案中，如人工生命研究是由一系列关于元胞自动机、遗传算法的典型范例所建构，混沌理论由蝴蝶效应、洛仑兹吸引子、虫口方程、菲根鲍姆周期倍分叉等一系列问题组成。分形现象的普遍性源于对曼德布罗特集、康托尔集合、科赫曲线等具体分析。
复杂性科学一方面蕴含着丰富的科学本质内涵，另一方面作为一种科学方法论呈现了还原与整体、微观与宏观综合、定性判断与定量描述、科学推理与哲学思辨方法的有机结合，因而科学课程实施的目标在于促进学生对科学本质的理解。
四、开放的科学课程
——复杂性科学视野下的过程关注
复杂性科学中的耗散结构理论认为，不与外界交流物质与能量的封闭系统只会走向无序与退化，而只有与外界有物质、能量、信息交换的开放系统，才可能走向有序——“非平衡态已使体系避免了……热无序，并把环境输入的一部分能量转变为一种新型的有序形态……以对称破缺、多重选择和长程关联为特征的一种动态。”[14]耗散结构理论的核心思想是，远离平衡态的开放系统通过不断地与外界交换能量与物质，在外界条件变化达到某一特定的阈值时，在其内部的非线性机制的作用下，就有可能从原来无序状态转变为一种时间、空间或功能的有序状态，形成新的有序结构。它突破了“系统只有平衡才可能稳定”的静态有序结构观点，指出“非平衡态的动态有序结构”存在于自然界与生命系统中。从耗散结构形成的过程分析看，系统开放、远离平衡态、涨落成为必需的条件，它解决了自组织出现的条件环境问题。作为复杂性科学重要的理论来源，由耗散结构理论、协同学、突变论与超循环理论构成的自组织理论，突出了系统自身的主动性，强调系统自身的演化，而开放性成为实现主动性与演化的前提条件。