图1｜AP CSP Redesign：学生不是被 AI 替代，而是借助 AI 提升设计与判断能力。

2027-28 学年，AP Computer Science Principles（AP CSP）将迎来一次重要 redesign。根据 College Board Advanced Placement Program 的说明，本次调整的核心方向很清晰：在保留 AP CSP 原有计算机科学基础结构的同时，把人工智能概念、AI 工具实践和 AI 设计项目嵌入课程与考试。

这不是简单地“加一点 AI 内容”。它代表着 AP 课程对一个现实的回应：今天的学生已经不可能生活在一个没有 AI 的世界里；未来的大学学习、职业发展和社会参与，也越来越要求学生理解 AI 背后的逻辑、数据、算法、偏见、责任与创造可能。

一、AP CSP 原本就不是“只学编程”的课

现行 AP CSP CED （课程与考试描述）对课程定位非常明确：AP CSP 是一门大学水平的计算机科学导论课程，强调计算机科学的广度；学生学习设计算法和程序、使用数据发现知识、理解计算创新和互联网系统，并探讨计算对社会的影响。课程不指定某一种编程语言，教师可以根据学生情况选择合适语言。

AP CSP 的本质不是“学 Python”或“学 JavaScript”。它真正关注的是：学生能否用计算思维理解世界，能否把真实问题转化为可设计、可测试、可解释的计算解决方案，能否在创造技术产品时承担伦理责任。

现行课程框架包括六项 Computational Thinking Practices：计算解决方案设计、算法与程序开发、抽象、代码分析、计算创新、负责任计算。这六项能力，在 AI 时代并没有过时，反而更重要。

二、为什么 AP CSP 必须重塑？

因为 AI 改变了“会编程”的意义。

过去，一个学生能写出代码，就已经拥有明显优势。现在，一个学生让 AI 生成代码，并不困难。真正的差异转移到了更高层次。

问题定义学生是否知道问题如何定义，而不是直接要求 AI 给答案？

可靠性判断学生是否能判断 AI 输出是否可靠？

代码解释学生是否能解释代码如何运行，而不是只复制粘贴？

伦理责任学生是否能发现数据偏差、隐私风险和伦理问题？

AI 可以参与学习过程，但学生必须成为最终的理解者、设计者和责任承担者。

三、2027-28 Redesign 的三个关键信号

1. 用 AI 现代化 AP CSP，但保留课程主干

AI 将不是一个孤立单元，而会贯穿课程序列。学生仍然需要学习编码、算法、数据、网络、安全、影响等核心内容，但这些内容会被重新放入 AI 时代的真实语境中。

2. 更新 Create Project，并新增 AI Design Project

未来的学生项目不应只停留在“做一个小游戏”“做一个简单 App”。更好的项目应该鼓励学生观察真实问题，例如学习压力管理、英语口语练习反馈、校园失物招领、艺术作品分类推荐、图书馆借阅行为分析、校园节能数据分析、AI 辅助写作中的原创性判断等。

3. 考试将加入 AI 理解与 AI 项目相关考查

考试加入 AI，并不意味着学生只要会背 AI 概念。更重要的是：学生需要解释 AI 系统的逻辑、数据依赖、风险、偏见、使用边界和设计选择。

图2｜AI 把 AP CSP 五大主题串联成一个完整的学习闭环。

四、对学生来说：AP CSP 将更像一门“未来素养课”

在博纳，我们一直强调：AI 不是“人类能力的替代品”，而是“能力放大器”。如果学生没有问题意识、学科基础、表达能力和伦理判断，AI 放大的可能只是空洞、依赖和错误。

100 × 0 = 0但 100 × 扎实能力 = 新的可能

SAIE 的课程体系强调科学、人文、艺术融合，并把计算机科学、人工智能、数据科学、机器学习等内容纳入面向未来的创新课程框架。这正好与 AP CSP redesign 的方向一致：未来的计算机科学教育，不应把学生培养成只会执行指令的“工具操作者”，而要培养成能提出问题、设计系统、理解风险、表达判断的创造者。

图3｜AI 能放大学生能力，但不能替代学生的基础能力、判断力与责任感。

五、对教师来说：课堂要从“代码答案”转向“设计证据”

AI 进入 AP CSP 以后，教师教学也需要调整。过去我们可能会问：“这段代码能不能运行？”现在我们还要问：“为什么这样设计？”“数据来源是什么？”“AI 输出是否可靠？”“学生是否能解释自己的程序？”“项目是否体现真实用户需求？”“有没有考虑隐私、安全、公平和知识产权？”

图4｜AI 时代的项目评估，需要看见学生的设计过程、修改过程和伦理思考。

AI 时代的课堂，不应只看最终作品，而要看学生的设计过程证据：问题定义记录、用户反馈、数据选择说明、AI 工具使用日志、测试与修正记录、失败版本、伦理风险说明和个人反思。这才是“学生真正学习过”的证据。

《极简教研》结语

AP CSP 的 2027-28 redesign 给学校一个重要信号：计算机科学教育正在从“编程入门课”升级为“AI 时代的通识核心课”。

学生需要学习代码，但不能止步于代码。学生需要使用 AI，但不能依赖 AI 代替思考。学生需要完成项目，但项目必须体现真实问题、设计逻辑、伦理判断和个人理解。

未来最有竞争力的学生，不一定是最早让 AI 写代码的人，而是最早学会这样提问的人：这个问题值得解决吗？这个系统如何运行？这个结果可靠吗？这个设计对谁有帮助？又可能伤害谁？