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作者 | Edu指南
“编程真的完结了吗？”面对AI工具能自动生成代码的趋势，谷歌的科学家斯蒂芬妮·德鲁加（Stefania Druga）回应称：“绝对不是，学习编程的重要性依然存在。”
超越工具的局限：编程的真正价值在于思维的塑造
在最近与Edu指南的对话中，这位致力于AI教育的前沿专家提出了一个富有前瞻性的观点：随着机器逐渐接管具体编程语法的编写，人类教育的真正重心也正在悄然转向思维能力的再造。
斯蒂芬妮认为，编程的深层次价值远超过其作为工具的功能。其核心在于培养“计算思维”和“算法思维”，即将复杂的行为和交互进行结构化和逻辑化分析与描述的能力。
“即使未来代码在更高层次上运行，人类依然需要清楚地理解应用的逻辑：输入是什么？输出又是什么？数据如何流动？功能又是如何实现的？”她强调，这种思维模式是掌控AI协作的基础。开发者能够通过“氛围编程”（Vibe coding，一种在硅谷流行的编程方法，利用自然语言描述需求，AI生成代码）获得更好的成果，正是因为他们具备提问、评估和修正生成结果的内在思维模型。因此，教育的重点应从特定编程语言（如Python、JavaScript）的教授，转向通用计算逻辑与架构思维的培养。
不要害怕学生使用AI，否者教育可能与市场脱节
然而，现实中的编程教育却面临着滞后的困境。斯蒂芬妮犀利地指出，传统教育体系的转型非常困难——课程、评估和考试机制无法迅速适应AI时代。“如果因为害怕‘作弊’而禁止学生使用生成式AI，只会导致技能的断层。”她警告道。当学生进入职场时，几乎所有企业都假设员工具备使用Copilot等AI编程助手的能力。禁止使用，相当于教育成果与市场需求严重脱节。
如何解决这一问题呢？斯蒂芬妮给出了极具操作性的建议：“动态契约”。她向Edu指南展示了她所创建的在线新工具（也可以用白板或纸张替代）：师生围绕具体任务（如撰写论文）共同绘制“AI使用光谱”。光谱的一端是“鼓励行为”（如语法检查、大纲生成），另一端是“禁止行为”（如生成整篇文章），中间则是充满不确定性的“灰色地带”（如寻找文献引用）。每位学生都可以提出自己的使用设想并进行定位。接着，全班进行深入的辩论，达成对灰色地带的共识，最终形成一份独特的“班级社会契约”。这份契约的精妙之处在于可以转化为“系统提示”，嵌入ChatGPT、Claude或Gemini等工具中。当学生进行操作时，AI会主动提醒：“根据协议，我不能为你生成整段内容”——技术成为了协议的守护者。
“协议是动态的，”斯蒂芬妮解释道，“当学生发现某些辅助方式（如头脑风暴）实际上抑制了原创性时，可以推动班级修订条款。”这个框架将AI使用从“地下状态”推向透明协商，在具体任务的场景中培养学生的批判性判断和规则共建能力，成为素养养成的活课堂。
前置AI素养能力
当AI如同空气般渗透到孩子的生活中，培养“素养前置”已成为迫切需求。
斯蒂芬妮并不提倡让低龄儿童过早接触技术，但面对现实时，她保持清醒的态度：AI已经像氧气一样无形地融入孩子的日常生活。七岁的儿童在使用搜索引擎时，AI已经在结果摘要中；语音助手（如Alexa、小爱同学）背后的回应是语言模型的驱动；甚至YouTube的推荐流都是由算法控制的。孩子们可能完全不知道这些“智能服务”背后的运作机制、数据来源或潜在错误。
“技术已经成为环境，必须开始对话。”为此，斯蒂芬妮开发了一本备受好评的《家长AI素养手册》。该手册摒弃复杂的理论，提供家庭场景中的实用策略：
– 将技术话题融入对话：
将“智能音箱如何识别唤醒词？”、“YouTube为何推荐这个视频？”等问题带入晚餐讨论。
– 培养批判性思维：
引导孩子思考“如果数据不同，结果会怎样？”、“开发者为何这样设计？”
– 错误即教材：
当AI发生错误时，与孩子共同分析原因，理解技术的局限。
– 共学与倡导：
家长无需成为专家，与孩子一起学习，共同关注隐私、公平等伦理议题。
手册的核心在于：
将深奥的AI原理转化为日常可触及的“问题意识”培养，在家庭生活中播下批判性思维的种子。
随着入门级岗位被AI取代，教育目标需要根本性调整。
斯蒂芬妮对Edu指南表示，她对当前教育逻辑感到质疑：“长久以来，教育被视为就业市场的输送带——市场需要Python，课堂就教Python；需求转向Web框架，课程便迅速跟进。”这种“就业导向至上”的课程模式在AI自动化浪潮下显得愈发脆弱且短视。许多基础编程和文书类岗位正被更高效的方式取代，技能迭代的速度远远超过课程更新的周期。
聚焦“人”的优势：创造力、解决力与协作力
她对Edu指南表示，教育的真正重点应回归到人的本质优势：
– 创造力：
“构思新项目、寻找难题的突破口、探索新方法、取得新发现——这些正是人类闪耀而AI困境的领域。”创造激发好奇心与创造力的环境，是超越技术迭代的永恒价值。
– 问题解决能力：
将复杂问题分解为可操作的步骤，调整策略，管理进程——这本质上是高级算法思维与项目管理的融合。
– 社交协作能力：
“即便AI无处不在，社会的运作仍然依赖于人际关系。”跨文化沟通、团队协作和共情理解是AI融入社会后显得尤为珍贵的“人类操作系统”。
新一代的创业者正在用实际行动重塑成功的路径。
斯蒂芬妮观察到，年仅19岁左右的年轻人正在借助AI工具，以惊人的速度创建盈利项目。其秘诀在于避免传统风险投资的路径依赖：不执着于融资与宏大叙事，而是敏锐捕捉具体痛点（如餐馆难以管理在线菜单图片），用AI快速构建最小化解决方案，直接投入市场进行验证并收费。盈利与用户反馈驱动迭代，实现小而美的自主性。这种路径凸显了需求洞察、快速原型验证和独立商业思维的结合——这正是未来教育应强化的能力组合。
行动建议：从热爱出发，让项目成为学习的导师。
对于希望在AI时代学习编程的师生，斯蒂芬妮的建议既简单又有力：
“从任何地方开始，选择一个你热爱的项目。”
热爱音乐？可以尝试构建个性化的推荐系统，甚至开发一个“听哼识曲”的小应用。兴趣是抵御学习乏味的最佳武器。
拥抱工具，勇敢提问。
利用丰富的免费AI编程助手，如Claude、DeepSeek等智能代码编辑器，它们能够提供实时反馈和指导。别害怕向社区或同伴寻求帮助。
当AI轻松生成代码时，教育的探索必须更深入。我们需要超越工具层面的焦虑，深入培养计算思维；需要打破课堂禁令，建立人机协作的透明契约；还需要将AI融入家庭对话，让新一代儿童成长为具备新能力素养的人；更需要将教育目标从“适应岗位”提升至“释放创造力、锻炼问题解决能力、培养协作精神”。
