AI能帮孩子做出作品，但“做什么”仍需要学习

有了工具，为什么还是不知道做什么？

这条观察来自授课负责人的课堂感受，还不能说明小学学生普遍缺少创造力。也许是题目太开放，也许是缺少见过的例子，或者心里有想法，却不知道怎样说出来。具体原因，需要在后续教学中继续观察。

与其一开始就问“你想做什么产品”，我们准备先问一些更具体的问题：上学时有什么容易忘？和同学玩的时候，哪里不好玩？你喜欢的故事里，哪一个选择想换个结果？先从熟悉的生活和兴趣找素材，再决定做什么。

课堂里，最需要花时间的事情变了

截至2026年9月29日，据授课负责人确认，我们已开展10期青少年课程和3期成人课程，两类课程均由同一位负责人授课。青少年课程以创造为主，用AI编程结合图像、音频等生成式工具完成产品；成人课程围绕AI智能体展开，主要教学工具为豆包 Work、TRAE 和 WorkBuddy。

授课中一个明显的感受是：学习和训练的重点正在变化。过去学编程，往往要用较长时间练习变量、函数、条件、分支、循环以及各种语法，才能把想法做出来。现在，借助AI，学习者可以更快地得到一个能运行的原型。

接下来，问题便提前摆在眼前：这个想法值得做吗？是给谁用的？需求说清楚了吗？各部分怎样配合？做出来的东西好不好？这些问题需要想象力、知识、设计和判断。

有一个强大的助手，还需要知道怎样与它一起工作

我们把这个教学中遇到的问题暂称为“能力转化鸿沟”：AI能做到的事情，与人实际能借助AI做到的事情之间，还有一段距离。这个说法用于帮助我们研究课堂问题，尚不是经过普遍验证的结论。

缺少相关知识和经验时，一个人可能想不到AI能帮自己做什么；有了愿望，也可能说不清目标和条件；收到一份方案后，又会因为不理解概念和相互关系而无法继续。

所以，学习如何使用AI，也包括逐步建立自己的知识地图：知道这个领域有哪些基本概念，哪些事情相互依赖，什么需要查证，什么需要找有经验的人帮忙。

基础知识依然重要，学习它的方式可以改变

对于入门创作，可以先理解变量、条件、数据等概念，在做作品时按需学习语法，把更多时间留给设计、试用和修改。若要深入工程开发，算法、数据结构和系统原理仍需扎实学习。

逻辑思维也贯穿整个过程。从一句愿望到一份可执行的需求，从一个页面到一套连贯的流程，从异常结果追查原因，都需要逻辑。

AI还能帮助学习者补知识。拿到看不懂的方案时，可以请它解释概念、举例，再用自己的话讲一遍，最后通过小实验或其他可靠资料核对。理解是否真的发生，要看学习者能否解释和应用。

青少年：把创意做出来，再让别人试一试

青少年创造课不只练习操作工具，也练习把一个想法变成别人可以使用的作品。我们希望学生经历：发现问题 → 选择想法 → 用AI制作 → 实际试玩 → 修改作品。

如果暂时想不到题材，可以先参考几个小作品方向：书包物品检查卡、有三次选择的冒险故事、给同学玩的知识猜谜。先选一个，再由学生改变一个角色、规则或使用对象。它们是准备采用的练习示例，并非已经完成的学员案例。

开工前，用一句话说清楚：“给谁用，帮他做什么，做到什么就算成功。”再画出三步流程，让同学扮演使用者走一遍。制作时先完成一个关键环节，再逐步补齐，避免第一堂课就做一个过大的项目。

AI可以提问、给例子和协助实现，题材与关键选择仍尽量由学生作出。随着学生积累经验，老师再逐步减少提示，让他们更独立地提出想法。这个安排是否有效，目前还没有对照结果。

作品要过三关：有用、能用、好用

我们给学生的作品提出“三用”要求。有用：给明确的人带来价值；能用：关键功能确实实现，做成可以使用的完成品；好用：别人看得懂、用得顺，体验舒服。

对孩子的作品来说，价值可以是帮助同学学习、让一段故事更有趣，或者解决生活中的小麻烦，不必一开始就做商业产品。

验收时，请同学实际试一遍：他知道怎样开始吗？能完成主要操作吗？哪里让他困惑？学生根据反馈修改，再说明自己为什么这样改。三用是我们的教学要求，不是一项已经证明教学效果的研究结果。

成人：从“帮我做一下”，到交代清楚一项工作

成人智能体课程更贴近实际工作。工具操作之外，需要练习说明背景、提供资料、拆分任务、规定交付要求，并检查结果。工具会变化，这些工作习惯值得持续训练。

例如，把一份资料整理成客户简报，可以先说清楚读者是谁、要支持什么决定、哪些信息有来源、哪些仍需确认，再让AI协助处理。这个例子是建议练习，不代表已经发生的客户交付。

得到简报后，还要检查关键事实、遗漏和推断。遇到一段自己无法解释的专业判断，应先补充理解与核验，再决定是否采用。我们关注的是学习者能否带着AI把一项工作做可靠。

怎样知道学生真的学会了？

一个漂亮的作品，让人看到了人和AI一起完成的结果。要了解学习者掌握了什么，还需要看他能否说清需求、解释方案、发现错误，以及换一个任务后能否继续完成。

我们准备先回看已有课程，在取得相应同意后，分别选取青少年与成人课程的任务和作品，整理困难、帮助与修改过程。后续课程再逐步采用一致的记录方式，分开观察两类学习者。

目前还没有足够的前后对照来说明能力提高了多少。我们也想弄清：哪些训练帮助人补齐知识，哪些安排却可能让人跳过理解、直接接受AI的答案？这会是下一轮教学与研究共同关注的问题。

让课堂里的发现，变成下一轮更好的课程

这些问题关系到我们怎样设计青少年创造课和成人智能体课。一次课程可以留下作品，也可以留下更清楚的练习、教师提问和反馈方法，让下一轮教学有所改进。

学校、教师、家长或企业培训负责人，可以带来一个具体学习场景；研究伙伴可以共同完善观察和评价方法；有场地或教学资源的伙伴，可以讨论怎样支持一轮范围明确的实践。

课程是否适合持续开展，也要看真实需求、交付成本和后续合作。教学效果与经营情况分别记录，用实际反馈决定怎样调整。我们希望研究、教学和课程服务在一次次实践中相互促进。