当AI会写代码,新一代学生还要学编程吗?
创始人
2025-08-18 17:44:14

“编程已死?”面对 AI 工具能自动生成代码的浪潮,谷歌科学家斯蒂芬妮·德鲁加(Stefania Druga)回答说:“不,学习编程的作用远未失效。”


一、超越工具属性:编程的核心价值在思维塑造


在近期Edu指南和她的对话中,这位深耕 AI 教育的前沿实践者抛出了一个前瞻性观点:当机器接管了具体编程语法的书写,人类教育的真正高地,正悄然转向思维层面的重塑。


在斯蒂芬妮看来,编程的深层价值远超其工具属性。它核心训练的是“计算思维”与“算法思维”:一种将复杂行为和交互,进行结构化、逻辑化拆解并描述的能力。


“即便未来代码运行在更高抽象层级,人类仍需清晰理解应用逻辑: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 协作的根基。开发者之所以能通过“氛围编程”(Vibe coding,一种当下在硅谷盛行的编程方法,通过自然语言描述需求,AI 生成代码)获得更优产出,正因其具备提问、评估与修正生成结果的内在思维模型。教育的重心,应从特定编程语言(Python、JavaScript)的传授,跃升至通用计算逻辑与架构思维的培养。


二、不要惧怕学生使用AI,否则教育可能与市场需求脱节


然而现实中的编程教育却深陷滞后泥潭。斯蒂芬妮犀利指出,传统教育体系转型艰难——课程、评估与考试机制难以迅速适配 AI 时代。


“若因惧怕‘作弊’而禁止学生使用生成式AI,只会制造危险的技能断层。”她警告道。当学生踏入职场,几乎所有企业都已默认员工具备使用 Copilot 等 AI 编程助手的能力。禁止使用,意味着教育产出与市场需求严重脱节。


如何弥合这一鸿沟?斯蒂芬妮给出了极具实操性的解决方案:“动态契约”


她向Edu指南展示了其创建的在线新工具(亦可用白板/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”(如生成全文),中间则是充满不确定性的“灰色地带”(如寻找文献引用)。每位学生均可提出自己的使用设想并定位。随后,全班展开深度辩论,对灰色地带达成共识,最终形成一份独特的“班级社会契约”。


这份契约的精妙之处在于可转化为“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”——技术成为了协议的守护者。


“协议是动态的,”斯蒂芬妮解释,“当学生发现某些辅助方式(如头脑风暴)实际抑制了原创性,可推动班级修订条款。”这个框架将 AI 使用从“地下状态”推向透明协商,在具体任务场景中培养学生的批判性判断与规则共建能力,是素养养成的活课堂。


三、AI素质能力前置


当 AI 像空气般渗透孩童世界,“素养前置”已成刚需。


斯蒂芬妮并不鼓吹低龄儿童过早接触技术,但面对现实时态度清醒:AI 已如氧气般无形融入孩子的生活。七岁孩童使用搜索引擎时,AI 已在摘要结果;语音助手(Alexa、小爱同学)的回应背后是语言模型的驱动;甚至 YouTube 的推荐流都由算法操控。孩子可能全然不觉这些“智能服务”背后的运作机制、数据来源或潜在谬误。


“技术既成环境,对话必须开启。”为此,斯蒂芬妮开发了一本受到好评的《家长AI素养手册》。手册摒弃复杂理论,提供家庭场景的落地策略:


  • 化技术为对话内容:


将“智能音箱如何识别唤醒词?”、“YouTube为何推荐这个视频?”融入晚餐对话。


  • 培养批判意识:


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 出错,与孩子共同剖析原因,理解技术局限。


  • 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:


将高深的 AI 原理,降解为日常可触的“问题意识”培养,在家庭场景中播种批判性思维的种子。


当入门级岗位被 AI 吞噬,教育目标需要根本性转向。


斯蒂芬妮对Edu指南表示,她对当下教育逻辑有所质疑:“长久以来,教育被简化为就业市场的输送带——市场要 Python,课堂就教 Python;需求转向 Web 框架,课程立即跟进。” 这种“就业导向至上”的课程模式,在 AI 自动化浪潮下愈发显得脆弱而短视。大量基础编程、文书岗位正被高效替代,技能迭代速度远超课程更新周期。


四、锚定“人”的优势:创造力、解决力、协作力 


她对Edu指南表示,教育的真正锚点应回归人的本质优势:


  • 创造力:


“为新项目构思、为难题寻找破局点、探索新方法、做出新发现——这正是人类闪耀而 AI 困顿的领域。”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。


  • 问题解决力:


将复杂问题拆解为可执行步骤,调整策略,管理进程——这本质是高级算法思维与项目管理的融合。


  • 社交协作力:


“即便 AI 无处不在,世界的运转仍系于人的联结。”跨文化沟通、团队协作、共情理解,是在 AI 嵌入社会后更显珍贵的“人类操作系统”。


新一代创业者正用行动重写成功路径。


斯蒂芬妮观察到,年仅 19 岁左右的年轻人正借助 AI 工具,以惊人速度创建盈利项目。其秘诀在于避开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,直接推向市场验证并收费。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:从热爱出发,让项目成为导师。


对于渴望在 AI 时代学习编程的师生,斯蒂芬妮的处方简单而有力:


“从任何地方开始,从一个你热爱的项目开始。”


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。兴趣是抵御学习枯燥的最佳屏障。


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。它们能提供实时反馈与指导。别害怕向社区或同伴求助。


当 AI 轻松写出代码,教育的探索必须进入更深处。我们需要超越工具层面的焦虑,转而深耕计算思维的培养;需要打破课堂禁令,构建人机协作的透明契约;需要将 AI 融入家庭对话,让新一代小孩成长融合新的能力素养;更需要将教育目标从“适配岗位”升华至“释放创造力、锻造问题解决力、培养协作精神”。


本文来自微信公众号:Edu指南,嘉宾:斯蒂芬妮·德鲁加,作者:Edu指南

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