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4000元的少儿AI编程班,我试听完决定先不报了
4000元的少儿AI编程班,我试听完决定先不报了这几天，我给刚上一年级的儿子试听了一套少儿编程课。 课程介绍其实挺有吸引力： 80课时，图形化编程、Python、机器人、AI应用都有；还有考级、竞赛集训、机器人套装，以及各种“科技特长”的培养规划。 价格大约4000元。 平均到每节课，其实不算特别贵。 老师我也认真听了几节。经验挺丰富，特别会带低龄孩子，课堂气氛很好。 他会讲故事、开玩笑、发金币，也会把编程知识包装成孩子容易理解的场景。 比如有一节课做“智能汉堡机”。 老师先告诉孩子： 人会犯错误，所以我们可以设计机器人，让机器人按照程序工作。 然后设计一台智能汉堡机。 顾客选择自己喜欢的口味，点击不同的肉饼，程序切换不同造型，再一步步把汉堡做出来。 老师会引导孩子： 以前学过的代码块，能不能用到今天？ 这叫“举一反三”。 坦率地说，如果放在传统少儿编程课里，这样的老师并不差。 但我听着听着，反而越来越不想报名了。 不是因为这门课不好。 而是我突然意识到： AI时代，我想让孩子学的东西，好像已经变了。 ⸻ 一、AI都会写程序了，孩子为什么还要从“学编程语言”开始？ 传统少儿编程有一条很成熟的路线： 图形化编程 → Python → C++ → 算法 → 考级 → 竞赛。 这条路线过去很好理解。 想让计算机按照你的想法工作，你首先得学会怎么给计算机写程序。 所以先学语法，再学变量、循环、判断、函数…… 学几年以后，终于可以独立做点东西。 但生成式AI出现以后，这个顺序正在发生变化。 现在一个六岁的孩子，甚至完全不懂Python和JavaScript，也已经可以直接进入“创造”。 我儿子之前就做过一个AI地震模拟网站。 这个东西不是我给他设计的。 是他自己想做。 他自己想： 有哪些场景？ 地震震级怎么调？ 不同震级发生什么？ 房子怎么变化？ 还能不能加入海啸？ 然后把自己的想法告诉AI。 AI负责实现。 做好以后，他再跑过来给我演示： “爸爸你看，调到这里以后会这样……” 整个过程中，他不知道什么叫JavaScript，也没有先学变量、循环、条件判断。 但我很难说： 这不是编程。 因为真正属于他的部分是： 我要做什么、它应该怎么工作、哪里不对、我要怎么修改。 代码只是实现这些想法的一种工具。 而现在，AI正在让这种工具越来越容易使用。 所以我越来越不确定： 一个六岁的孩子，还有没有必要先花大量时间专门学习某一种编程语言？ 至少对我儿子来说，我暂时不准备这样做。 需要Python的时候碰Python，需要JavaScript的时候看JavaScript。 我仍然希望他以后能够读懂代码、理解程序。 但“学完一门语言”，不再是目标。 ⸻ 二、真正的问题反而出现了：AI让创造变得太容易 但很快我发现了另一个问题。 儿子用AI做了几个东西以后，有时候会觉得： 没什么意思了。 为什么？ 因为太容易了。 他说： “我要加一个海啸。” AI加了。 “我要让房子倒下来。” AI做了。 “再加一辆汽车。” 又出来了。 第一次特别兴奋。 第二次也很好玩。 做多几次以后，他会发现： 不就是我说一句，它做一下吗？ 这件事情让我想了很久。 如果所谓“AI时代儿童教育”，只是教孩子： 怎么向AI提要求 → AI生成图片 → AI生成故事 → AI生成程序 → AI生成视频…… 那可能同样走偏了。 甚至有时候还不如传统编程。 因为传统编程至少还有困难。 而AI可能连困难都帮孩子消灭了。 但成长恰恰需要一些困难。 所以问题不是： 怎么让AI帮孩子做更多东西？ 而应该是： AI已经把实现变得这么容易以后，我们应该把“困难”留在哪里？ 我现在的答案是： 把困难留给思考。 ⸻ 三、AI可以替孩子写代码，但不要替他想问题 还是拿那个地震模拟器来说。 以前我们的流程可能是： 想做地震模拟器 → 告诉AI → AI做出来 → 完成。 以后我想换一种方式。 AI先快速做一个版本。 然后问孩子： 3级和5级地震到底有什么区别？ 孩子说： “5级晃得更厉害。” 继续问： 那5级应该比3级厉害多少？ 8级地震是不是所有房子都会倒？ 为什么有些房子倒，有些不倒？ 不知道？ 很好。 先别问AI。 把电脑关掉。 找几个积木、纸杯、纸板，在桌子上搭几栋不同的“房子”。 然后开始实验。 轻轻晃。 用力一点。 再用力一点。 看看哪个先倒。 高的容易倒还是矮的容易倒？ 底座宽一点会怎么样？ 结构变一下呢？ 做完实验，再回来看看自己原来的地震模拟器。 这时候孩子可能会发现： “原来我刚才设计得不对。” 于是重新找AI： “我想把房子的结构也加进去。” 这时候AI仍然在写代码。 但孩子已经经历了一遍： 提出问题 → 建立模型 → 动手实验 → 观察结果 → 发现错误 → 修改模型 → 再实现。 我越来越觉得： 这才可能是AI时代孩子真正值得练习的“编程”。 ⸻ 四、我甚至想让AI把孩子“赶出屏幕” 这也是我试听这套课程以后一个很强烈的感受。 一节直播课接近一个小时。 老师必须不断讲故事、提问、发金币、倒计时、互动。 这当然有现实原因： 他必须想办法让六七岁的孩子一直留在屏幕前。 但我突然想到： 为什么我们的目标一定是让孩子一直坐在屏幕前？ 能不能反过来？ 让AI负责把孩子赶出去。 比如今天的任务叫： 《造一座能承受10本书的纸桥》 AI只负责开场： 今天给你一个挑战。 三张A4纸、两个杯子、一卷胶带。 能不能造一座桥，放上10本书还不塌？ 然后： 关掉屏幕。 孩子先画设计图。 开始折纸。 搭桥。 一本。 三本。 五本。 啪，塌了。 哪里先坏？ 重新设计。 再来。 等孩子折腾二三十分钟以后，再回来找AI。 AI不要直接告诉答案，而是问： 第一次哪里坏了？ 你第二次改了什么？ 为什么你觉得这样会更结实？ 如果只能再修改一个地方，你准备改哪里？ 这样一来，AI使用时间可能只有10分钟。 真正的学习发生在另外30分钟。 而且这30分钟孩子根本没有看屏幕。 ⸻ 五、也许根本不需要昂贵的“机器人教具” 很多少儿科技课程最后都会进入机器人。 买机器人。 拼机器人。 接传感器。 写程序。 让机器人跑起来。 当然，这些东西不是没有价值。 但我现在越来越喜欢另外一种方式： 先别买。 一个快递箱。 几个矿泉水瓶盖。 两根吸管。 几张A4纸。 胶带。 扑克牌。 骰子。 橡皮筋。 甚至家里的废旧包装。 这些东西就可以做大量项目。 比如： 给鸡蛋造一辆不会撞坏的车。 用纸造一座桥。 设计一个家庭寻宝游戏。 发明一个自动整理书包的机器人。 自己设计一套桌游。 给弹珠设计一个迷宫。 模拟一家小超市。 研究什么样的纸飞机飞得最远。 材料越普通，反而越没有标准答案。 没有说明书告诉孩子下一步插哪个零件。 他必须自己想。 这可能才是我真正想保留下来的“难”。 ⸻ 六、我想做的不是“少儿编程课” 所以这4000块钱，我暂时没交。 不是因为觉得人家的课程不值4000。 80课时，再加机器人、辅导、比赛等内容，单纯算账，甚至不算特别贵。 真正让我犹豫的是另外一样东西： 孩子的80个小时。 如果同样是80小时，我更想看看另一条路会走到哪里。 不是： 图形化编程 → Python → C++ → 考级 → 竞赛。 而是： 想法 → 表达 → 拆解 → 动手 → 失败 → 观察 → AI协作 → 修改 → 展示。 编程当然可以出现。 机器人也可以出现。 Python也可以出现。 但是它们什么时候出现，不由课程表决定。 由孩子正在解决的问题决定。 需要什么，就学什么。 ⸻ 七、接下来，我准备拿自己孩子做一个小实验 当然，不是什么“实验对象”。 就是一个爸爸和一个一年级孩子一起玩。 我准备给自己定一个目标： 做12个“AI时代家庭创造挑战”。 不追求考证。 不追求学完Python。 暂时也不买一大堆指定教具。 每次一个问题。 可能是： 纸桥。 地震。 机器人。 天气。 桌游。 汽车。 植物。 英语。 数学。 甚至就是他学校里突然遇到的一个问题。 AI负责启发和实现一部分东西。 但AI有一个重要规则： 不要急着给答案。 而孩子需要做的，是： 想、说、画、找、搭、试、错、改。 每次最后还有一个环节： AI闭嘴，孩子来讲。 让他告诉爸爸妈妈： 我今天做了什么？ 为什么这么做？ 哪里失败了？ 后来怎么改的？ 如果再做一次，我会改什么？ 我想看看坚持一年以后，会发生什么。 ⸻ 八、AI时代，我们也许需要重新定义“基础” 以前说编程基础，我们想到的是： 变量、循环、判断、函数、语法。 这些当然依然存在。 但未来孩子真正重要的基础，可能正在变成： 能不能提出一个好问题。 能不能把复杂的问题拆开。 能不能把自己的想法表达清楚。 能不能判断AI给出的东西到底对不对。 失败以后能不能找到原因。 能不能根据现实结果修改自己的判断。 能不能把一个模糊想法真正做成东西。 至于最后那几百行代码到底是Python、JavaScript还是下一种我们今天还不知道的语言，我反而越来越不在意。 因为AI时代真正稀缺的，可能已经不是： “我会写多少代码。” 而是： “我到底想创造什么，以及我有没有能力判断它做得对不对。” ⸻ 试听完这套4000元的少儿编程课，我没有觉得它不好。 老师挺有经验。 课程体系也很成熟。 我只是突然发现： 我想让孩子走另外一条路。 不是更早地成为一个“小程序员”。 而是希望他仍然对这个世界充满好奇： 看到一个现象，会问为什么。 想到一个东西，会试着把它做出来。 失败了，会再试一次。 AI出现以后，这些东西不是不重要了。 恰恰相反。 可能比以前更重要了。 所以接下来，我准备和他一起试试看。 第一季，12个项目。 让AI负责降低实现的门槛。 把真正有价值的困难，留给孩子。 —— 浩哥AI实验室-成长派