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文 | Edu 指南
“编程真的要结束了吗？”面对人工智能工具自动编写代码的趋势，谷歌科学家斯蒂芬妮·德鲁加（Stefania Druga）坚决表示：“不，学习编程的重要性依然存在。”
超越工具的本质：编程的思维塑造价值
在与 Edu 指南的近期对话中，这位在人工智能教育领域深耕的领先实践者提出了一个前瞻性的见解：当机器主导了具体编程语言的书写时，人类教育的真正价值正在向思维层面的重建悄然转移。
斯蒂芬妮认为，编程的深刻意义远超其作为工具的角色。其核心在于培养“计算思维”和“算法思维”：即将复杂的行为和互动进行结构化、逻辑化的分析与表达的能力。
“即使未来代码的运行在更高层次的抽象上，人类仍需明确理解应用的逻辑关系：输入是什么？输出是什么？数据如何流转？功能如何实现？”她强调，这种思维框架是驾驭 AI 合作的基础。开发者能通过“氛围编程”（Vibe coding，一种当下在硅谷流行的编程方式，通过自然语言表达需求，AI 自动生成代码）实现更佳效果，正是因为他们具备提问、评估和纠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）的教学，转向普遍计算逻辑与架构思维的培养。
不应害怕学生使用 AI，以免教育与市场需求脱轨
然而，现实中的编程教育却面临滞后。斯蒂芬妮尖锐指出，传统教育体系的转型相当艰难——课程、评估与考试机制难以迅速适应 AI 时代。“如果因为害怕‘作弊’而限制学生使用生成式 AI，只会造成严重的技能缺口。”她警告说。进入职场后，几乎所有公司都默认员工能够使用 Copilot 等 AI 编程助手。禁止使用意味着教育成果与市场需求之间的严重脱节。
如何缩小这一差距呢？斯蒂芬妮提供了一个非常实用的解决方案：“动态契约”。她向 Edu 指南演示了其新开发的在线工具（也可用白板或纸张替代）：师生围绕具体任务（如写论文），共同绘制“AI 使用光谱”。光谱的一端是“鼓励行为”（如语法校对、大纲生成），另一端是“禁止行为”（如生成整篇内容），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想法并标记。接着，全班进行深入讨论，对灰色地带达成共识，最终形成一份独特的“班级社会契约”。这份契约的巧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”——技术成为了契约的守护者。
斯蒂芬妮解释道：“协议是动态的，”当学生发现某些辅助方式（如头脑风暴）实际上抑制了创造性时，可以推动班级修订条款。这个框架将 AI 的使用从“地下状态”转变为透明协商，能够在具体任务场景中培养学生的批判性思维和规则共同构建能力，成为素养发展的活课堂。
AI 素养能力的前置
当 AI 像空气一样渗透进孩子的世界，“素养前置”变得尤为必要。
斯蒂芬妮并不支持让低龄儿童过早接触技术，但在面对现实时态度依然清醒：AI 已如氧气般无形地融入孩子的生活。七岁的小朋友在使用搜索引擎时，AI 已参与摘要结果的生成；语音助手（如 Alexa、小爱同学）的回应背后是复杂的语言模型；甚至 YouTube 的推荐内容也由算法控制。孩子们可能完全不意识到这些“智能服务”背后的运作机制、数据来源或潜在的误区。
“技术已成为环境，对话必须开始。”因此，斯蒂芬妮开发了一本受到广泛好评的《家长 AI 素养手册》。这本手册摒弃了复杂的理论，提供了在家庭场景中应用的具体策略：
– 将技术融入对话：
在晚餐时讨论“智能音箱如何识别唤醒词？”、“YouTube 为何推荐这个视频？”
– 培养批判性思维：
引导孩子思考“如果数据不同，结果会如何？”、“开发者为何如此设计？”
– 将错误视为教材：
当 AI 出错时，与孩子一起分析原因，理解技术的局限性。
– 共学与倡导：
家长无需成为专家，可以和孩子一起学习，共同关注隐私、公平等伦理问题。
手册的核心在于：
将复杂的 AI 原理转化为日常可触及的“问题意识”，在家庭环境中播撒批判性思维的种子。
随着入门级岗位被 AI 取代，教育目标需要进行根本性的转变。
斯蒂芬妮向 Edu 指南表示，她对现行教育逻辑提出质疑：“长期以来，教育被简化为就业市场的输送带——市场需要 Python，课堂就教授 Python；需求转向 Web 框架，课程就迅速跟进。”这种“就业驱动优先”的课程模式，在 AI 自动化浪潮中愈加显得脆弱和短视。大量基础编程和文书岗位正被高效取代，技能的迭代速度远超课程更新的周期。
聚焦“人”的优势：创造力、解决能力与协作能力
她对 Edu 指南表示，教育的真正聚焦点应回归人类的本质优势：
– 创造力：
“为新项目构思、为难题寻找突破点、探索新方法、做出新发现——这些正是人类独有的闪光领域，而 AI 在这方面却显得力不从心。”营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：
将复杂问题拆解为可执行的步骤，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结合。
– 社交协作能力：
“即使 AI 无处不在，世界的运转仍然依赖于人与人之间的连接。”跨文化沟通、团队协作和同理理解，在 AI 融入社会后愈加珍贵，成为“人类操作系统”的核心。
新一代的创业者正在用实际行动重新定义成功的路径。
斯蒂芬妮观察到，19 岁左右的年轻人正借助 AI 工具，以惊人的速度创办盈利项目。他们的秘诀在于避开传统风险投资的路径依赖：不再执着于融资和宏大叙事，而是敏锐捕捉具体痛点（例如餐馆难以管理在线菜单图片），迅速用 AI 构建最小化解决方案，直接推向市场进行验证和收费。盈利与用户反馈驱动着迭代，形成小而美的自主性。这一路径突显了需求洞察、快速原型验证与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：从热情出发，让项目成为学习的引导。
对于希望在 AI 时代学习编程的师生，斯蒂芬妮的建议简单而有力：
“从任何地方开始，从一个你热爱的项目入手。”
热爱音乐？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。兴趣是抵抗学习枯燥的最佳武器。
拥抱工具，勇敢提问。
利用众多免费的 AI 编程助手，如 Claude、DeepSeek 等智能代码编辑器，它们可以提供实时反馈和指导。不要害怕向社区或同伴寻求帮助。
当 AI 能轻松生成代码时，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，构建人机协作的透明协议；需要将 AI 融入家庭对话，让新一代孩子培养新的能力素养；更需要将教育目标从“适应岗位”提升至“激发创造力、锻造问题解决能力、培养协作精神”。
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这篇讨论真是引人深思，AI用得越来越普遍，教育怎么跟上？