AI时代孩子们还要不要学编程了?

去年这个时候，我们计划写一本书，主要内容是让学生借助AI来学习Python，AI的身份是一个学伴，还涉及到了一些AI生成代码的实践和借助AI理解人工智能作品的内容。当时觉得蛮酷的，可以称的上，青少年AI编程“第一人”。

一年过去了，经过与不同的专家、老师交流。经过几轮的实践，我发现还存在不少的问题。我对AI的辅助力度还不够，对AI编程能力的发展预估也不够，对未来学生编程素养的发展判断也不够，思路没有打开，步子还不够大。技术发展很快，从某些角度来说，这本书的价值也已经大打折扣。

很久没写文章了，退化了不少。用了AI之后，自己也不敢下笔了。我决定还是要写一下自己的想法感受，请各位批评。

六七年前，我在一家头部编程教育公司工作，经常会被一些家长问：先学Scratch还是Python、C++还是机器人？需要报班吗？学了有什么用？”我开始从思维能力、入学、未来发展等等一阵吹，还会强调编程学习有助于数学等理科学习。因为那时候，编程还是高端的、神秘、一般人难以琢磨的。那时候还流行一个话题叫做“少儿编程是不是智商税”。   而现在，我也经常会被问：“AI都能写代码了，还要学吗？“只是没人讨论智商税的事情了，因为现在AI的使用仿佛不需要智商。二年级的小学生也能用一句话来创作一个游戏了。HTML从来没有像今天这么火爆过。

AI确实能写代码了，而且写得又快又好。但”能写出来”和”能驾驭它”之间，隔着一条河。大多数人只看到了河对岸的风景，却没看清这条河有多宽。

今天我想直面底层的问题，聊一聊AI时代要不要学编程？学什么？怎么学？下面是我一点浅见。

结论在最后👇。

很多人的直觉是：AI来了，编程首当其冲被干掉。这是一个巨大的错觉。

大家都在盯着编程这块“皮外伤”，却没发现语文、数学、英语这些主科，其实早就“骨折”了。你想想，过去数学训练的解题套路，英语训练的语法填空，语文训练的背诵默写，哪一样不是AI最擅长、分分钟秒杀的？但你看，学校里的语文、数学、英语课停了吗？没有。大家都在重新想一件事：这门课到底要教什么？

反观编程，它虽然是一门技能，但它不是培养码农的，它是这个时代的新生产力工具。

AI降低了写代码的门槛，但并没有改变“计算机是执行人类意志的工具”这个本质。你不懂编程，就只能当AI内容的消费者；你懂编程，就能把AI当成原材料，去制造东西。

在未来，编程将不再是少数程序员的专属技能，而是像开车、用电脑一样的基础生存技能。不会编程的人，面对AI只能发出模糊的指令；而懂编程的人，则能调动AI成为自己手中的利剑。学习编程，就是让孩子从“数字消费者”跨越到“数字创造者”。

这话可能有点得罪人，但我还是得说：过去很多少儿编程课，大部分时间其实是在教孩子当”代码打字员”。记住变量怎么声明，循环怎么写，函数怎么定义，学生会按照教材一步步敲代码，做出一个跟全班同学一模一样的电子贺卡。回头看，这课程认知成本太高了，价值太低了。因为现在”打字员”这个岗位，AI已经包圆了。

既然要学，那学什么？这是分歧最大的地方。

过去十年，少儿编程最大的卖点叫“计算思维”——教孩子怎么把大问题拆小，怎么找规律。但现在，分解和抽象这些活儿，AI干得比人好。光靠计算思维，已经不够用了。

 学编程的目的，开始发生剧烈的分化。

    以前，我们学编程，终点是写对一段代码，锻炼思维；现在，学编程的终点，是做出一个真正的作品甚至产品。我认为现在产品思维和用户思维正在变得比计算思维更重要。

    以前学编程，80%的时间在学语法（变量、循环、函数）。现在，这些通通要让位给“程序控制技能”：了解各类编程概念、调试、测试、判断AI的结果、描述错误、修改、运行、能看懂、部署、架构、判断力……

不需要会默写Python的循环语法，但必须有审查力，看出AI写的是什么；必须有架构感，知道一个网页游戏需要前端和后端怎么配合；必须有验证能力，跑不起来时，能冷静地去读红色的报错信息；必须有能力把人话变成需求文档，精准地告诉AI我要什么。

那基础就不重要了吧？

错。

“基础不牢，地动山摇”这句话依然成立，代码基础、认知基础，想要走的更远，这都是必不可少的。安全研究显示，AI默认生成的代码有超半数含可被证明利用的漏洞。“读懂代码、能判断质量”仍然需要语法基础，你不需要会默写每一个汉字才能当好作家，但你至少得认字，才能看出AI生成的文章里有没有别字或病句。只是代码能力优先级没有那么高了。

事实上，AI时代对学生的要求不是降低了，而是更高了、更多维了。

    AI时代的学法，我总结为八个字：项目驱动，借助AI，渐进拓展。

    不要干巴巴地学概念，我们要从“做一个东西”出发，把产品思维和相关的技术知识卷进去。

    比如，我们设定一个经典项目：做一个贪吃蛇游戏。按照传统的教法，老师会直接开始教二维数组、坐标移动。但现在，我们要换一种玩法：

第一步，产品定义（用户思维与产品思维）。

    不要急着碰电脑，先想一想这几个问题：这个游戏做给谁玩？是做网页版，能在微信里发给别人玩的？还是做Python版，只能在自己电脑上玩的？这就引出技术选型概念：HTML和Python的区别是什么。

第二步，需求拆解（接口表达能力）。

    让孩子尝试用大白话把游戏描述清楚。蛇怎么动？吃到苹果变长还是加速？撞墙死还是穿墙？把这些大白话，梳理成AI能听懂的指令。

第三步，AI生成与调试（审查力与验证能力）。

    让AI写出第一版代码。这时候，真正硬核的学习才刚开始。代码跑不起来怎么办？不要慌，看报错信息。是缺少库文件？还是路径不对？是AI把变量名拼错了？这个过程，就是在练“调试”。

    不同AI（比如ChatGPT和文心一言）写的贪吃蛇代码一样吗？不同AI给的代码可能不一样。有的用HTML5 Canvas，有的用Python的pygame。孩子可以对比：为什么这个长这样，那个长那样？去体会什么叫“代码风格”，什么叫“架构差异”。

第四步，渐进式拓展（架构感）。

    基础版跑通了，开始加需求。比如：“我想加个排行榜，记录历史最高分。”

    这时候问题来了：数据存哪里？总不能关掉电脑就没了吧？顺理成章地引出数据库概念。再想：”我想换皮肤。”那图片怎么加载？资源怎么管理？代码结构要不要改？“我想发到网上让朋友玩。”顺理成章地引出“部署、上线、云服务器”概念。

    你看，从一个贪吃蛇出发，孩子没有死背一页语法，但他却在这个真实项目的跌跌撞撞中，摸透了技术选型、需求描述、代码调试、错误排查、数据库、部署上线等一系列真实的工程概念。这比做一百道语法选择题，有价值得多。每一个新需求，都是一次学习的机会。 不是老师灌输的，是孩子自己馋出来的。他想要这个功能，就会主动去啃背后的知识。

最后，如果孩子愿意，把游戏部署到网上。GitHub Pages、Vercel，现在都是免费的。发给同学玩，收集反馈，再改。这个闭环走下来，孩子学到的远不止是编程语法，他学到了怎么把一个想法变成真实存在的东西。

这恰恰是编程教育最好的时代。编程成了一门更纯粹的课。它逼孩子从”背语法”的泥潭里爬出来，去想真正重要的问题：痛点是什么？系统怎么搭？AI的结论对不对？

   孩子终于可以抬起头，像个真正的创造者一样，去审视全局，去打磨产品，去把脑海中的火花变成现实。

   所以，我们这本书如果从直接AI编程入门的角度来说，我认为是有些不合适了。但是如果作为学习的第二阶段，我认为还是有相当不错的价值，这本书筛选了python的核心知识点，还对库、API、基础操作等内容进行了介绍，是一本不错的AI编程拓展书。

我认为：AI时代，不能说学编程，而是说学习用编程。    

    学什么？怎么学？就从打磨一个产品开始吧。