夜雨聆风4月21-24日，国际部高一年级的期中考试刚刚结束，同学们未稍作休整，便投入了另一场挑战——小学段。四天时间，十个小组，每个小组都承担着同一个任务：借助AI，把一个真实的问题，变成一个可视化、可体验的原型。
选题聚焦在四个方向：健康监测、行为改变、学业与职业规划、未来城市生活。导师全程跟进各组项目，在阅览室和102教室之间来回穿梭，和学生一对一交流、逐组指导。他们的目标很明确：帮学生将“我想完成一个作品”，变成“我依据什么原理、用什么方法、做出什么原型”。
本次小学段，国际部做了一次新的尝试：首次将“合理应用AI的能力”作为一项评价标准。对学生而言，完成一个原型不再只是“做出了什么”，还要回答“如何做出来”——他们需要在展示作品的同时，清楚说明自己如何借助AI完成调研、分析、设计、迭代与表达。这也成为本次小学段区别于以往的重要变化。
第一天：从灵感出发，向依据追问
4月21日，一层阅览室里讨论热烈，项目雏形不断涌现。但老师们在巡视交流中发现了问题：不少小组已经用AI生成了漂亮的方案，但当被问及“你为什么这么设计”“你的学术依据是什么”，学生往往难以作答。
各项目组的导师们没有直接给答案，而是开始逐组“盘问”。他们想让同学们明白：AI可以帮你提速，但不能替代独立思考。
第二天：让问题显影，让逻辑落地
4月22日，老师们分别与各小组深入沟通，项目中的问题也逐渐具体化。
桂桢源组想做一款智能饮水监测配件，但他们的设计与现有产品相似度较高，传感器原理尚未厘清。配套网站还停留在手动录入数据的阶段，离“自动监测”仍缺少关键环节。
邹美溪组的助眠眼罩进展顺利，老师只给了实用性方面的改进建议。但李锦怡组就不太乐观了——全组只有一位同学在梳理心理学原理，其他人对学术部分的参与度明显不够。
侯艺楠组的MBTI选课方向被老师提醒“需要关注科学性”。刘恩瑞组的流浪猫选题与现有产品高度重合，老师建议他们尽快找到自己的差异化落脚点。
下午继续沟通后，一个更普遍的现象浮现出来：大多数小组能说清楚自己在“做什么”，但讲不清楚“为什么这么做”。学术依据要么基本缺席，要么只有一两个案例在撑着。
老师们的共识很明确：这是接下来同学们两天接下来需要重点完善的部分。
第三天、第四天：在试错中靠近答案
4月23日和24日，各组开始“补课”。有同学重新调研文献，有同学组织全组一起梳理学术逻辑，有同学推翻了一半的设计重新来过。
阅览室里，白板上的便利贴越贴越多，电脑屏幕上的网页逐渐成形，3D模型开始有了模样。虽然没有小组交出完美的产品，但每一个都在向“完整可呈现”的状态靠近。
十组作品，三个方向
4月24日下午，小学段评审环节正式展开，各小组经历了多轮ppt和demo的准备后轮番上台用全英文的pre展示项目，评审从三个维度打分：学术严谨性（35分）、社会价值与影响（35分）、AI辅助创意（30分）。
方向一：健康监测
组1 · HydroMate
组长：桂桢源 | 成员：齐浩然、徐苏桐、宋奕童、刘熠珂、马国航
研究问题：青少年喝水不够，容易疲劳、注意力差。
产品描述：HydroMate是一个可拆卸的智能杯底配件。它通过三轴姿态传感器和电容液位传感器识别饮水动作，数据经蓝牙同步到网站，自动生成每日饮水记录，并按照《中国居民膳食指南》中“上午≥800ml、下午≥700ml”的标准推送提醒。
AI帮他们写了初版医学依据，但桂桢源发现描述不准确，自己查了原版指南后逐一订正。这是一次主动的学术核查。
组2 · ChronoRest Smart Sleep Mask
🥇 学术严谨性 第一名
组长：邹美溪 | 成员：刘雨佳、陈宜颐
研究问题：青少年睡眠质量差。
产品描述：ChronoRest是一款穿戴式助眠眼罩，用声音（雨声、海浪、森林）、温度和渐变唤醒灯三种方式帮人入睡。配套页面可以查看昨晚的睡眠数据——总时长、深睡比例、REM时段分布——还有AI给的睡眠建议。
这组同学的产品最聪明的地方是“做减法”：脑电监测暂时实现不了，直接放弃，只保留光、声、温度三个可控的闭环。
邹美溪：“发现自己比想象中勇敢，AI帮我们碰了以前不敢碰的建模和代码。团队分工很顺：逻辑、视觉、调研各一人——不用什么都会，敢学不同的东西就行。”
方向二：行为改变
组3 · Attention Deficit Training
组长：李幼熙 | 成员：张清铖、李欣羿、刘沁惢
研究问题：注意力不集中。
产品描述：她们的产品“专注力训练馆”是一个多模块网页工具：20题注意力筛查、数独训练、正念番茄钟、白噪音自习室、心情留言板。各模块独立，用户按需选择。
组4 · Super Learning
组长：李锦怡 | 成员：李珺瑶、王晨希、张茗湜、琚书涵
研究问题：学习中的拖延和注意力不集中。
产品描述：她们的产品“学习小骑士”用游戏化机制激励学习：完成任务得经验值，升级解锁头像和愿望目标。界面可以切换主题色、字体大小，还支持中/英双语。任务系统把“完成学习”和“可见的进度反馈”绑在了一起。
方向三：学业与职业规划
组5 · Tests for Better Course Planning
🥈 社会价值与影响 第二名
组长：侯艺楠 | 成员：武正月、曹阳、苗盛钧、郝桉禾
研究问题：高中生在选课决策上缺乏清晰框架
产品描述：他们的这个系统整合了MBTI、Holland职业兴趣测试和GATB能力倾向测验三套框架，为AP学生提供选课方向参考，配有可视化分析报告。不过，三套框架怎么整合、权重怎么分配——这是项目在学术层面需要继续深挖的地方。
组6 · Future Path
🥇 社会价值与影响 第一名
🥈 AI辅助创意 第二名
组长：沈奕彤 | 成员：赵润竹、李政阳、任馨琪、霍玥璇
研究问题：国际高中生选课迷茫、专业探索无门。
产品描述：Future Path是一个一站式规划网站。学术上用了加德纳多元智能理论和Holland职业兴趣类型（RIASEC六边形模型）——前者评估能力结构，后者匹配职业方向。
网站里有一个AI专业测评模块。同学们开发时遇到了各种麻烦：在已生成的网站里嵌套AI功能，AI反复报错。团队没有放弃——换工具优化指令、向擅长AI的老师请教、了解到编程上限后及时换平台、迁移代码……最后硬是把这个模块做出来了。
赵润竹：“最大的成长是学会了不把AI当‘万能工具’，而是当成辅助工作的伙伴。AI的效果好不好，很大程度上取决于能不能把需求说清楚、说具体。一个项目能不能从想法到落地，靠的从来不只是好的创意，更是团队一起克服困难的默契和行动力。”
组7 · Future Academic and Career
组长：吴念中 | 成员：黄梓诚、张栩嘉、贾子萱
研究问题：高中生对未来职业选择缺乏清晰方向。
产品描述：他们设计的这套系统的学术框架来自经济学：职业选择的困境，本质上是信息不对称（拿不到准确的劳动市场数据）和非理性决策（被短期偏好带偏）。于是他们引入了人力资本回报率计算和风险-回报三分类。心理层面用Holland测试识别内在动机。
网站功能包括30题兴趣测试、AP课程推荐、专业匹配、大学推荐（保底/适中/冲刺）、薪资和教育回报率展示。AI主要负责收集信息，成员筛选后自己整理分类。
方向四：未来城市生活
组8 · Ecological Bridges and Ecological Walls
组长：高子琛 | 成员：曹寅、金祎禛、方梓臣、谢恩泽
研究问题：城市化破坏生态，生物多样性下降。
产品描述：他们的核心观点很清晰：城市绿地的生态功能取决于植物多样性，单一物种绿化价值有限。基于这个学术依据，他们做了两个实体模型——生态廊道（透明外壳模拟自然光）和生态墙（上部种植、下部储水循环）。
组9 · Stray Cat Profile System
🥇 AI辅助创意 第一名
组长：刘恩瑞 | 成员：柳子尧、吕兰依、刘佳卉、李语橦
研究问题：校园流浪猫发病、走失、过度繁殖。
产品描述：这组同学为校园里的流浪猫建了数字档案：绝育记录、健康状态、个体识别。学术框架来自城市生态学和生物多样性。
技术上他们踩了不少坑：从Meoo平台迁移到Supabase、把猫的识别逻辑从“文字盲猜”改成“双图像视觉匹配”、重构注册逻辑、修域名兼容Bug……为了完善猫的展示页面，他们还真的在校园里追着流浪猫拍照、记录。
刘恩瑞：“团队里每位成员都很有创意和想法，全程主动参与、积极出谋划策。这次项目让我明白：一个项目能不能从想法到落地，靠的从来不只是好的创意，更是团队一起克服困难的默契和行动力。”
组10 · SGEC（Swan Goose Ecological
Corridor）
🥈 学术严谨性 第二名
组长：张怡珊 | 成员：易宸卉、汤秉琨、程子芙、肖锦浩、易宸宇
研究问题：城市化造成天鹅雁栖息地破碎化。
产品描述：这组同学的研究引入了一个硬核工具——遥感生态指数RSEI。他们用植被覆盖、地表湿度、地表温度、建设用地四个维度评估亦庄的生态质量，找出潜在的适宜栖息地，再结合水系数据，提出在凉水河公园建人工浮岛、种芦苇、修人工湖，最后用3D建模把方案可视化。
演讲时，同学们把RSEI的遥感原理推导了一遍，还特别说明：这个指数是生态背景评估工具，不是直接预测鸟类栖息的模型——学术态度很严谨。
4月29日 · 颁奖典礼
项目周过后，颁奖典礼上，国际部高一年级主任腾飞老师为获奖小组颁发了奖项。
🥇 学术严谨性第一名：
邹美溪组《ChronoRest Smart Sleep Mask》
🥈 学术严谨性第二名：
张怡珊组《SGEC 天鹅雁生态走廊》
🥇 社会价值与影响第一名：
沈奕彤组《Future Path》
🥈 社会价值与影响第二名：
曹阳组《Tests for Better Course Planning》
🥇 AI辅助创意第一名：
刘恩瑞组《Stray Cat Profile System》
🥈 AI辅助创意第二名：
沈奕彤组《Future Path》
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1. 这4天里，你们从“想法”到“做出来”，卡在哪一步？又是怎么解决的？
卡在：我们所研究的眼罩具备太多功能，不知道怎么整合（光+声+温度+监测）。
解决：先砍掉暂时做不到的（比如脑电），只做光+声+温度的小闭环。用AI画逻辑图，把“如果焦虑就放白噪音”这种规则理清楚。
2. 你们这次是怎么用到AI的？有没有哪个瞬间让你觉得“AI真有用”或者“AI也就那样”？
怎么用： 查资料、生成眼罩外观图、写产品介绍网页、梳理控制逻辑。
“AI真有用”：说一声“设计一个学生用的睡眠眼罩”，几秒出3张概念图，直接跨过手绘恐惧。
“AI也就那样”：让它给PPG传感器电路图，看起来专业但实际没法用——还得靠自己判断。生成网站的时候听不懂并列的prompt要求，只能在网站上呈现提出的一两个要求而不是全部。
3. 如果满分10分，你们给自己的项目打几分？扣掉的分差在哪里？
9 / 10
整体认为我们组在只有三人的情况下效率极高，虽然我们的project focus产品大纲和ppt内容反复更改了好几次，但仍在最后产出很好的成果
扣的1分：时间太紧，项目偏**理论化**——我们做了完整的概念、逻辑和展示，但没来得及对实际情况进行更深一步的研究和改善。
4. 做完这个项目，你们对自己或者对团队有没有什么新的认识？
发现自己比想象中敢想，AI帮我们碰了以前不敢碰的建模和代码。
团队分工很顺：逻辑、视觉、调研各一人——不用什么都会，敢学不同的东西就行。
最开心的是：我们真的很适合做“智能+健康+学生场景”的产品。
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1. 这4天里，你们从“想法”到“做出来”，卡在哪一步？又是怎么解决的？
首先，我们最开始设计的方案以及想法就是做出一个可以帮助同学们明确选课和职业目标的网站。在这四天与AI的应用中，卡在最多的一步大概就是我们的“AI专业测评中”。想要让AI软件在一个（根据我们所要求所做的）网站中再次添加一个AI确实没有很顺利以及简单。因为它往往不能完全理解我们的要求和需求，甚至一而再再而三的重复给我们错误的答复。但是我们不能总是因为这一个板块而影响到我们小组的进度，于是我们先尝试让其他软件的AI帮助我们梳理以及详细的润色我们的的语言表达，方便AI可以懂的我们真正想要些什么，并且明确的知道自己应该去更改写什么。除此之外，我们也咨询了年级里对AI掌握能力比较强的老师进行相关资讯，并且学习到了所谓的“AI寿命”这一部分。也因为知道AI它是有一定的编程限制之后就立刻更换了另外的AI软件。把我们已经生成好的编码复制粘贴到了另一个AI软件中去重新生成。不出我们所料，换了一个软件之后确实更好用，效率也更高了。我们的“AI专业测试”部分也相对来讲的完善了许多。
2. 你们这次是怎么用到AI的？有没有哪个瞬间让你觉得“AI真有用”或者“AI也就那样”？
我们主要用到AI的一共有三方面：让AI润色我们给另一个AI的指令、生成网站的代码以及去解决一些板块之中出现的问题。
在最一开始我们像AI输入指令和详细的每一部分的要求后所生成的网站让我觉得“AI真有用”。因为在这个项目之前，从来都不知道AI居然可以直接生成网站，也没有尝试过。最初甚至还想着“手搓”一个。但在我们等待着代码的生成和网站的样式呈现以及运用的时候，当时真的让我深深地感受到“AI真有用”！但是AI也并不是每时每刻都是“好用”的。在我们无论用多少种不同的方式像AI描述我们需要更改的地方都没有用或者完全错误的那一瞬间我们甚至感到了“绝望”。
3. 如果满分10分，你们给自己的项目打几分？扣掉的分差在哪里？
8分吧。我觉得这两份都扣在了“AI测评”部分。首先，这部分本来就是我们这个网站最与众不同的地方。但是我们A并没有在真正将最后一步完成之前让其他人试一试，看看最终答案是否符合。因为我们在做这个的第一版的时候出现了许多问题：问题问的太重复、答案不精确/太紧固于我们给它的那些专业和选项，所以没有自己的“思考”等。所以我们的 “AI 专业测评” 这个模块虽然已经能有基础逻辑，但在题库丰富度、结果分析等的个性化程度上还不够完美和完善。也就暂时没法做到完全贴合每一位同学的背景给出精准建议（即使大部分都可以，但也避免不了一些小众的专业/职业）。
4. 做完这个项目，你们对自己或者对团队有没有什么新的认识？
做完这个项目，我对自己和团队都有了新的认识。
对我自己来说，我最大的成长是学会了不把 AI 当 “万能工具”，而是当成辅助和协助我工作的伙伴。因为在一开始我的思想中就是单纯的以为只要把需求丢给 AI就能直接拿到完美结果。但这次在 “AI 专业测评” 模块中反复“踩坑”的经历让我明白其实AI 的效果好不好，很大程度上取决于我能不能把需求说清楚、说具体。除此之外，不仅是我，我们的小组成员也都学会了怎样去主动调整沟通的方式。甚至借助其他 AI 工具来优化指令，这种在探索中和运用表达的形式比项目本身的成功更让我有收获！
而对我们的团队来说，我最惊喜的是大家的协作能力。首先，我们并没有让一个同学去完成全部内容，反而，我们每一位都有自己的要做的任务，且每一个人都完成得很好。而说到在运用方面的合作那就是当我们网站中的一些模块卡的时候，我们没有互相推诿，而是有条不紊的主动分工。我们在这四天的项目学习中是一起想办法，而不是被问题困住。也正是这种互相支持的状态，让我们顺利推进了整个项目。所以这次项目的经历让我明白：一个项目能不能从想法到落地实行，从来靠的都不只是好的创意，更是团队一起克服困难的默契和行动力。
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1. 这四天从创意构思到实际落地，我们主要卡在程序Bug数量过多，无从排查修复这一步。之后我们花费了整整半天时间，一边借助AI检索排查思路，一边向老师请教建议，反复尝试多种修改调试方法，最终解决了大部分程序问题。
2. 本次项目我们前期借助Meoo AI辅助编写代码，一开始效率极高，能快速产出基础框架，真切感受到了AI的便捷高效。但后续使用中发现，Meoo生成的代码漏洞多、错误百出，后期逐一核对、修正调试反而格外耗费精力，也让我们意识到AI并非万能，仍需要人工校验和完善。
3. 满分10分的话，我们团队给自己打9分。扣掉的1分，主要是因为后期完善网站猫咪展示页面时，需要实地在校园里走访寻找、记录流浪猫相关信息，耗费了大量额外时间，整体进度受到了一定影响。
4. 做完这次项目，我有了全新的感悟：团队里每位成员都很有创意和想法，全程主动参与、积极出谋划策、分工配合。也让我对身边的同学有了更全面、更深刻的了解。
结语
四天时间，十个小组，从一段提示词开始，走向一个个逐渐成形的原型。
有同学学会了查证AI生成的信息，有同学主动放弃了暂时做不到的功能，有同学在反复调试中完善代码，有同学在校园里追着流浪猫拍照。
为小学段项目付出努力的证据
没有一个组的产品是完美的。但每个组的同学都经历了一次完整的创造过程：从问题出发，借助AI，经历试错、调整、协作，最终交付一个属于自己的答案。
同学们庆祝小学段顺利结束
这正是本次小学段的意义所在。AI不是捷径，而是一面镜子，照见想法的边界，也照见继续生长的可能。四月的项目周结束了，但同学们在其中获得的判断力、行动力与创造力，将继续走进五月，也走向更远的学习旅程。
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