AI 协作的本质是 “思维训练”,未来会 “指挥 AI” 的孩子,才是真正的赢家。“人类必须握紧方向盘”,并给出了具体的协作模式:规划先行、分块迭代、验证一切。这恰恰是青少年编程思维培养的核心 。我们常说 “编程不是写代码,是解决问题”,而 AI 协作把这个 “问题解决” 的过程放大了。比如我们课上做 “校园图书管理系统” 的项目,以前孩子会直接上手写代码,结果写一半发现逻辑混乱;现在我会引导他们用 “AI 协作思维”:先和小组一起画流程图,把 “图书录入”“借阅查询”“逾期提醒” 拆成三个小模块,然后针对每个模块,给 AI 下达 “明确指令”。 比如 “请用 Python 写一个图书录入函数,要求包含书名、作者、ISBN 三个字段,并且验证 ISBN 是否符合 13 位数字规则”。生成代码后,孩子必须自己测试 “如果输入非数字的 ISBN 会怎样?”“重复录入同一本书怎么处理?”这个过程中,孩子练的不是 “写代码的速度”,而是 “把模糊问题变清晰”“把大问题拆小”“对结果负责” 的能力 。对青少年而言,AI 协作不是 “省力气”,而是 “更高效地练思维”。
AI 时代的编程教育:从 “教代码” 到 “教判断”,让成长进入 “良性循环”,“当编程实现成本趋近于零,真正有价值的是对问题的定义能力与判断力。” 这彻底颠覆了 “编程就是写代码” 的传统认知,也给青少年编程教育指明了方向,我们要培养的不是 “会写代码的工具人”,而是 “会用代码解决问题的思考者”。
比如以前我们教 “循环语句”,可能只练 “用 for 循环打印 1 到 100”;现在我会设计这样的任务:“学校要办运动会,用 AI 生成一个计算班级总分的程序,但你要先告诉 AI‘总分规则是什么?’‘如何处理并列名次?’‘怎样展示结果更清晰?’”孩子需要先 “定义问题”,再 “指挥 AI”,最后 “判断结果是否合理”。这个过程中,“循环语句” 只是工具,真正成长的是 “规则制定能力”“用户思维” 和 “批判性判断”。
当孩子用 AI 生成代码后,我会要求他们 “给代码写注释”“用自己的话讲给同桌听”“尝试优化 AI 的方案”。这样一来,AI 就成了 “学习反馈器”。孩子的知识越扎实,越能发现 AI 代码的不足;而修正 AI 的过程,又反过来巩固了自己的知识,形成 “知识→AI 协作→知识升级” 的良性循环。