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AI编程助手进课堂：赋能还是替代？分学段使用指南与实践建议

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06-04 16:18

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清华开源了一个新的多智能体AI课堂项目，只要把想学的东西敲进去，几分钟就生成一个专属课堂，有AI老师语音讲解，有模拟实验室互动，甚至还有AI同学热情讨论，无论是清华的OpenMAIC，还是类似于alphaschool这种AI学校模式，答案正在变得越来越清晰 #ai #学习 #清华大学 #ai工具 #ai教育

不管AI生成代码的能力有多强，至少以下这点是不变的：如果人想真的学会与掌握特定的技术，在学习阶段，请坚持古法编程。不要用AI去生成全部代码，然后自己仅看看，觉得看懂了，就以为学会了。在学习阶段，你写的程序中，使用AI生成的比例越高，学习效果就越差，这两者成反比关系。这种现象背后的原因，是人脑的学习机制。另外，软件开发整件事情中，最重要的是能否成功地得到了一个可以解决问题、满足需求的软件，而不是这个软件，是使用哪种方式、用哪个工具开发出来的。AI生成，古法编程，都只是生成软件的两种方式，本质上没有区别，但在效率上有高低之分。两者的关系，类似于“手工制作的手工艺品”与“工业化流水线生产出来的同质化产品”。学习时，请坚持动手动脑的这种“古老学习方法”，工作后，可以使用AI以高效地产出。

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1. 清华开源了一个新的多智能体AI课堂项目，只要把想学的东西敲进去，几分钟就生成一个专属课堂，有AI老师语音讲解，有模拟实验室互动，甚至还有AI同学热情讨论，无论是清华的OpenMAIC，还是类似于alphaschool这种AI学校模式，答案正在变得越来越清晰 #ai #学习 #清华大学 #ai工具 #ai教育

2. 不管AI生成代码的能力有多强，至少以下这点是不变的：如果人想真的学会与掌握特定的技术，在学习阶段，请坚持古法编程。不要用AI去生成全部代码，然后自己仅看看，觉得看懂了，就以为学会了。在学习阶段，你写的程序中，使用AI生成的比例越高，学习效果就越差，这两者成反比关系。这种现象背后的原因，是人脑的学习机制。另外，软件开发整件事情中，最重要的是能否成功地得到了一个可以解决问题、满足需求的软件，而不是这个软件，是使用哪种方式、用哪个工具开发出来的。AI生成，古法编程，都只是生成软件的两种方式，本质上没有区别，但在效率上有高低之分。两者的关系，类似于“手工制作的手工艺品”与“工业化流水线生产出来的同质化产品”。学习时，请坚持动手动脑的这种“古老学习方法”，工作后，可以使用AI以高效地产出。

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7. Vibe Coding正在迅速发展，以科研为导向的计算机学生还需要去学习如何逐行敲代码吗？

8. 很多姐妹担心，如果AI直接给孩子提供答案（比如代写作文、解题），孩子会不会变成不愿思考的“伸手党”？AI是否会替代孩子的底层创造力？这是很多人最普遍的误区，AI课程的核心逻辑是“人指挥 AI，而非 AI 替代人”，全程反而是保护并放大孩子的能力。这次的AI编程课，是双线教学，不仅仅是学习编程内容，更强调让孩子结合AI学习编程。不是我们通常理解的、让孩子去学习C++或Python语法、手写代码的传统编程课，而是一门教孩子如何指挥AI去编程，从而做出有界面、有交互体验、可运行、实用的软件项目，并且引导孩子去思考——“我为什么这么做”。1️⃣学习流程以孩子为核心从提出创意→拆问题→写指令→验结果→调 BUG→优化作品，每一步都需要孩子主动思考，绝不是简单的复制粘贴。2️⃣AI 降低技术门槛，解放创造力孩子不用死磕代码语法，能把更多精力放在设计、创新、体验优化上，真正实现 “把想法变成作品”。3️⃣课程强化批判思维刻意训练孩子判断 AI 输出的合理性，纠正错误、优化逻辑，让 AI 成为能力放大器，而不是孩子单方面依赖的拐杖。今晚七点半，我还邀请了北大计算机博士王子桢做客专场直播，帮大家打破教育信息差，彻底讲透AI时代底层教育逻辑，欢迎你来听~#萌芽说育儿#

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12. #编程，从出现到消亡# 三十年以前，那是一个工具简陋、程序几乎靠“纯”手工编程完成的时代，学习各种编程语言的语法特性，能写出可以顺利通过编译的代码，是一个挑战，那个时候，要记忆许多东西（比如特定语言的语法特性，库中有哪些函数可供调用等等），有时，还需要掌握相应的Hack编程技巧。后来，IDE出现了，IDE在编写代码过程中通过动态弹出下拉列表，可以即时地提示“下一步”可调用的函数和字段等，免去了大量知识的记忆负担，同时，它对于语法错误的提示越来越精准，后来，更进一步地进化到可以自动地更正和优化代码，并集成了“变量重命名”、“方法抽取”等重要编程辅助工具。在IDE的时代，编程语言语法特性的学习，已经不再是重点，它所占用的学习时间与精力，变得非常小了。这时，学习时间主要花在了解技术特性及系统原理，各种功能如何实现上。在AI时代，事情又有了新的变化。由于编程Agent的广泛应用，基础的标准功能代码，已经实现了自动化生成，AI加执下的IDE（或代码编辑器），普遍都可以自动推断你的意图，可以自动生成大量的代码，甚至可以对整个项目进行优化和调整了……这个，正是当下所处的阶段，这一阶段，学习的重点已经不再是特定功能如何用特定的编程语言、开发框架或工具实现，而在于如何设计架构，如何切分系统，如何组合各种工具，如何验证AI生成的代码的正确性，……，拼的是工程设计能力和组合构建复杂系统的能力。AI进一步发展之后，下一步会是什么样的一种情况呢？在这个还未到来的但很快就要到来的阶段，推测人类学习软件技术，所花的时间会集中在学会“如何捕获真实的需求”，“如何发现与分析问题”，“针对特定的场景和问题，如何找到可行的解决方案”这块，比拼的是“对复杂问题的分析能力”和“创造力”，越来越远离具体的底层的技术，而更偏重于一种智力上的训练。发展到再后来，“编程”和“软件开发”这事情，大约会彻底地融入人类的各项活动中，已经没有什么必要抽取出来专门学习了，可称之为——“编程消亡”的时代。

13. 全球25个最聪明的AI，你知道都是什么吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #编程 #人工智能

14. 你学不会古法编程，你也学不会AI编程。如果你能用AI编程生产满足商业要求的产品，你也能学会古法编程，虽然可以不像古法程序员那么精通，那只是工具太好用了没必要再去精通手搓，绝非你不懂。古法与AI编程在编程思想上没有任何区别，坚持古法编程不用AI编程来放大生产力，看上去就像是智能农机时代坚持人工耕地的固执；只用嘴驱动不懂编程本身就像不懂农业开着全自动耕种机四处乱刨的疯子。

15. 记得以前吴军老师曾说过，学习数学的真实目的是为了学习逻辑思维。前几天蔡崇信在港大的演讲中表示虽然AI时代用自然语言（natural language）就能指挥机器，但是年轻人仍然需要学编程，学编程的目的不是为了操作机器，而是训练思维过程。我们常常会以为，在学校学数学，考试可以拿很高的分数，就表明数学学得好，思维就一定得到了很好的锻炼。但是，数学试卷分数高不等于编程编得好，编程思维 ≠ 做数学习题的思维，这两者是不同的。由编程思维和做数学试题的思维之不同说起-1

16. AI时代的逻辑，强者更强，超级个体周围好几个朋友，不同意我这个逻辑：AI时代，计算机专业的学渣也能变成高手、专家。因为我说：只要大一学会了一门编程语言，都不用学特别好，在AI的帮助下，可以编写出来越来越复杂的程序，水平会越来越高。进而可以在AI的帮助下，学习更多专业知识，毕业前就可以经历过几个大项目，是真正的高手了。好几个朋友反对：放心吧，不可能的。98%的大学生都学过一门编程语言，但基本上都是应付作业罢了，AI会帮他们更加轻松应付作业。学懂一门编程语言的，还是是少数大学生。只不过，这少数大学生中，现在会有一少部分，有意识按你说的路线成长了。因为AI让这条路变简单了，他们挫折感少，容易走向正反馈。你不要因为加加可以，还有你看到的一些初中生可以这样成长，就高看了今天的大学生。什么时候，人都是金字塔结构的。有自学能力的大学生，还是少数，哪怕有了AI这么强大的工具。有强烈自我成长意愿的，就更少了。好吧，这个逻辑，倒是符合我另外一个观点：任何工具，都是让强者更强。AI可以帮助产生更多超级个体，但AI依然只能帮助产生个别超级个体！所以各位，孩子向上的精神，和真正的学习能力，才是最有价值的。这些，要靠我们影响、培养。#和向上的家庭一起成长#

17. 哈佛史上头一次，AI必修课，意味着什么？最近，哈佛做了件建校近400年来从没做过的事。🌈哈佛大一新生，全员AI必修。哈佛写作项目（Harvard College Writing Program）对全体大一修读写作课程的新生，强制要求三部分AI训练模块。超90%的大一学生都要上这门课。学什么？1. 讲大语言模型怎么工作；2. 讨论AI对教育的影响，同步研究物理课上的定制聊天机器人，和计算机科学导论的AI助教效果；3. 直面环境、数据隐私、版权和虚假信息。这门课的设计者说：“当你掌握了信息，你就能对如何使用技术做出更好的判断”——没有预设立场，是让孩子自己学会判断。如果说本科生学AI是“把底子打好”，那商学院下手更狠。🌈哈佛商学院把AI设为毕业硬门槛。新开的必修课叫“面向领导者的数据科学与AI”（Data Science and AI for Leaders）。课堂里AI模拟器、AI数字人轮番上场，入学门槛被拉到新高度。教授说，因为学生课前已经用AI工具处理过案例材料，课堂上的讨论反而更快、更深、更丰富——“它直接提升了进行深度讨论的能力”。AI不是来取代思考的，是来帮人思考得更深的。🌈密歇根大学开“无代码编程”课。无独有偶，密歇根大学推出了“无代码编程”（Coding without Coding），不需要任何编程基础，只需学会向AI助手下指令，就能快速生成应用程序。直接把“开发数字工具”的门槛拉到零。顶尖大学的连续动作，折射出一个更深的信号，真实职场在高速倒逼教育。普华永道最新发布显示，拥有AI技能的人在同等岗位上薪酬高出56%。而一年前，这个数字只有25%。同时，AI相关职位的营收人均增长率达到27%，是低AI关联行业的三倍。更要紧的数据来自世界经济论坛3月发布的分析，AI没有消灭入门级岗位，只是彻底改变了岗位内容。这就是机遇与焦虑并存的时代真相。🌈技术越往上，人的内核越要往下扎根。AI本身是可以无限复制的工具。真正的壁垒，永远是一个人为什么而做、为谁而做的“AI素养能力”“判断力”和“愿力”。时代要的不是只会用工具的人，而是能驾驭工具、随机应变、持续迭代的人。技术越向上，人越要扎根。所以，我们最不用焦虑的就是孩子上课外的编程课上的够不够多。真正该在意的是孩子的内核，还有那股“不管世界怎么变，我就是想做点什么”的心力。#晴天陪你重养自己##ai时代必备的家庭素养##智趣研究所#

18. 今年北京多所小学推出AI定制寒假作业，一边是AI精准出题，一边是孩子用AI代写作业，家长们又喜又愁。#智趣研究所##这届寒假含AI量超标了##在微博过寒假# 先夸AI出作业：告别重复机械，贴合学情、难度适配、趣味升级，真正实现因材施教。对学校和老师来说，减负提效；对孩子来说，作业更有针对性，不做无用功。这是教育数字化的正向落地，值得肯定。再议AI写作业：绝对要警惕！代写看似省事，实则偷走思考过程、剥夺练习机会。知识没内化，习惯没养成，短期偷闲，长期吃亏。家长要立规矩：AI可以查思路、改病句、讲错题，但不能代笔。建议家庭建立“AI作业三原则”：1. 自主完成优先，AI仅作辅助；2. 不懂就问，但必须复述理解；3. 代写零容忍，诚信比分数重要。用好AI是学霸，依赖AI是学渣，守住边界，才能享受技术红利。

19. 成都 35 所中小学试点 AI 批改作业，准确率达 95%，如何评价这种批改形式？会全国推广吗？

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22. 萌新想要学习编程学什么比较好入门?

23. “中小学人工智能通识教育系列资源”发布

24. 智能体即开发者：论AI如何重塑编程边界与人机协同未来

25. 2026年，AI编程真能取代程序员了吗？

26. 2025年，到底有多少人在用AI？

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29. 五部门发文普及中小学 AI 教育，纳入地方课程体系，下一步，AI 会不会进中考、高考？农村孩子怎么办？

30. 开学进入状态需要点心机⁉️ 5个技巧 | AI学习搭子✨

31. 五部门发文普及中小学 AI 教育，纳入地方课程体系，下一步，AI 会不会进中考、高考？农村孩子怎么办？

32. 文中指出当前中小学AI教育存在重技术轻认知、重课堂轻实践、重师资轻资源三大误区，导致学生过度聚焦编程语法、算法步骤等技术细节，忽视对AI本质逻辑、生活应用场景及技术伦理的认知，也难以体会AI作的实用价值，最终陷入会操作不会思考、懂技术不懂应用的困境，无法构建起应对未来的技术思维。

33. 国家教育平台上新 AI 备课助教，5 分钟生成一节课全套资源

34. 【手把手教学】scratch少儿编程入门须知与实操步骤详解

35. 少儿编程scratch与python有什么区别？附学习顺序+实操指南！

36. AI时代，我们还需要学编程吗？这个问题最近特别火。我的观点是：不是不需要了，而是要求变了。以前编程是"技能"，以后编程是"素养"。就像现在人人会用电脑，但不是人人都是程序员。未来真正值钱的不是"写代码"的能力，而是"用AI解决问题"的能力。会编程+会用AI = 超级个体不会编程+会用AI = 高级用户会编程+不会AI = 传统程序员你们觉得呢？#AI##编程##科技#

37. 4个平均13岁的初中生，拿下黑客松AI原住民特别奖 4个平均13岁的初中生，24小时手搓AI笔记诊断神器，爬数据、训模型、写代码全搞定，拿下AI原住民特别奖！14岁少年临场演讲碾压职场老兵，13岁男孩把AI当空气和水，这就是AI原住民的降维打击。还有脑控轮椅、吹了么、口袋吉他、注意力界面……48小时神仙打架，22岁少年拿走20万大奖。AI时代，创造无门槛。老的从来不是年龄，是好奇心与热情。你最心动哪个项目？评论区聊聊！#ai #黑客松巅峰赛 #黑客松 #初中生 #vibecoding

38. 为何顶尖AI公司都盯上游戏？【硅谷101】

39. 禁止应试导向的AI产品进校园，难道就允许应试导向的教辅、试卷、刷题模式进校园吗？我们真正该反对的，应该是应试教育本身。如果学校的教育导向就是应试，教材围绕应试，课堂服务应试，评价只看分数，那么禁掉AI，也禁不掉刷题、补课、内卷。把应试的锅甩给技术，只会掩盖真正的问题。

40. 成都 35 所中小学试点 AI 批改作业，准确率达 95%，如何评价这种批改形式？会全国推广吗？

41. AI 辅助代码生成是否将成为未来编程的主流？

42. 当AI成为课堂“助教” 看这个学校开发的智能体如何赋能编程教学

43. AI辅助编程进课堂

44. 中小学信息科技课堂教学不要教Python/C/C++编程，教图形化编程、流程图编程或AI辅助编程即可~

45. 政策落地｜AI慧启课堂！北京这场中小学人工智能盛会，干货满满且可直接借鉴

46. 青大附中高中·教研|AI赋能课堂师生双向成长——政史地教研组“AI赋能生本灵动课堂”展示课经验交流

47. AI赋能课堂新样态数字素养促提升——江海区小学数学教师数字素养提升研讨及培训活动在朗晴小学开展

48. AI赋能课堂，数智引领教学——绿城教育集团“AI+教研”活动纪实

49. 学生免费AI编程工具盘点

50. 1-12年级信息科技课这样上，不学编程也能玩转AI！（附详细课表）

51. 【一等奖初中信息科技AI赋能教学论文】人工智能技术赋能初中信息科技教学的策略研究

52. 【一等奖初中信息科技AI赋能教学论文】AI背景下智慧评价在初中信息科技编程类课堂教学中的应用

53. AI写代码，我们付出的代价远不止“便捷”

54. AI 辅助编程的反直觉真相

55. AI代写论文成风？大学教育正面临最危险的变革

56. AI 会写代码之后，真正危险的已经不是 Bug 了

57. 政策落地｜DeepSeek链式推理赋能计算思维培养，人机协同教学可直接复刻

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59. 人工智能融入高中信息技术"计算思维"培养的项目式教学实践研究——河南省教育科学‘十五五’规划2026

60. AI 帮我写代码，我还能提高编程能力吗？Anthropic报告给出了答案

61. AI辅助如何影响编程技能的形成

62. 别再一键贴代码！Anthropic点名3种「用AI不退化」真方法

63. 【早说】AI让你更快，却未必让你更强

64. Anthropic: AI助手如何影响编程技能的形成

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66. “氛围编程（Vibe Coding）”没有杀死开源，但它会先一步杀死程序员的学习能力。

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69. 【原创创造力｜3-30】单元总结

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71. 学校为什么必须建立自己的AI使用边界

72. 用人工智能批改作业，边界在哪

73. AI辅导作业怎么用才对？家长必看的使用边界指南

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91. AI开智了?编程助手Cursor“罢工”,让用户“自己去学”!

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101. AI赋能课堂，数字点亮未来|东莞十一中2025年教学开放日教师风采展

102. 教育部出台的中小学各学段AI使用规范是什么？

103. 教学问答：小学使用AI时要特别注意哪些问题？

104. 如何利用AI制作一个高质量小学数学HTML课件？

105. 国家中小学智慧教育平台AI工具-代码纠错助手

106. 世界数字教育大会定调：AI不是替代孩子，而是放大孩子的能力

107. 【科学教育顶刊】IJSE：当ChatGPT成为小学编程课的老师：AI 真的能帮孩子学好编程吗？

108. 国家中小学智慧教育平台AI工具-灵智编程助手

109. AI赋能新课堂名师引领共成长——广东省吴标名教师工作室团队赴我校开展公益送教活动

110. 【人工智能】教师拥抱 AI 时代：分学段、分学科实操案例

111. 【初中教研】创意编程启智，少年逐梦AI——莱芜区首届初中生创意编程大赛成功举办

112. 教师拥抱 AI 时代：分学段、分学科实操案例

113. AI辅助Python教学：3款国产AI编程工具在中职软件专业课的融合实践（附10个实训案例）

114. 《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》解读

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116. 中小学生如何安全、规范、合理使用AI？建议收藏

117. 【经典案例】|| 余青：以“生活化实践”为抓手，让人工智能走进初中课堂

118. 如何让AI工具科学融入家庭教育

119. 豆包AI在信息科技编程课堂上的应用---以Scratch编程教学为例

120. 我在“AI与教育”调查中得到的有趣结论

121. 我评论了的作品：现有编程技能在AI面前就是土崩瓦解，看到有些小孩在学编程有点心痛，因为没有现实意义，既不能加分也不能变现，虽然可以培养逻辑思维，但是没必要钻编程这个牛角尖，因为是编程是很有深度的事情，你很容易陷入自我感觉很厉害但其实啥也不是的痛苦当中。相比较编程我更建议孩子学通识，先增加知识的广度，大了再去学习深度。#教育孩子 #逻辑思维能力

122. 【认知破局｜1-4】小学3-4年级，AI教育黄金期抓对重点不内卷（避开编程死磕误区）

123. 顺德讲学点 | 别被AI骗了！这堂课带你探秘AI的“能”与“不能”

124. 免费好用！国家智慧中小学平台19个教师专属AI工具，覆盖备课、上课、作业全场景

125. 【一等奖小学信息科技学科融合教学论文】基于计算思维培养的编程与数学融合实践研究——以“逆序输出三位数”为例

126. 科创进校园——扎根课堂，成长漫谈

127. 如何搭建“从听懂到会做”的学习脚手架这个脚手架的目标是：让学生“像专家一样思考”，把老师脑中的思维过程，变成学生可视、可练、可掌握的步骤。它分为四个核心支柱：支柱一：思维可视化（让“懂”变得可见）学生说“懂了”可能只是模糊的感觉。我们必须让理解“显形”。我们可以用“费曼复述法”，听完一个知识点，让学生立即用自己的话，像给一个小学生讲课一样复述。不能照搬书本语言。也可以用核心概念图，引导学生画出概念之间的关联图（思维导图、流程图）。重点不是美观，是理清核心关系。 “一页纸总结”：要求学完一节或一章后，将所有关键点、解题思路等浓缩到一页A4纸上。这是主动加工信息的过程。支柱二：技能分解化（把“做”拆成步骤） “会做”是一个结果，我们要把达成这个结果的过程拆解。专家思维拆解：教师展示解题时，必须进行“有声思考”——“我看到这个条件，首先想到的是XX方法，因为……；我第一步要做的永远是XX，目的是……；这里最容易错的点是……，所以我要检查……” 提供思维清单：为每一类题型制作一个“解题自查清单”。例如，解几何证明题清单：1. 标出所有已知条件和所求 2. 联想相关定理和模型 3. 从结论逆向推导 4. 寻找条件与结论的桥梁 5. 书写规范步骤。分步练习：不直接做完整大题。先做“条件识别”专项练习，再做“方法匹配”练习，最后进行完整输出练习。支柱三：练习阶梯化（搭建上升的台阶）练习不是简单地增加题量，而是要设计有梯度的路径。台阶1：模仿性练习：题型、数字与例题几乎相同，只是简单替换。目标是巩固步骤，建立信心。台阶2：变式性练习：改变条件呈现方式（文字、图表）、或对条件进行简单组合/微调。目标是识别模型，学会迁移。台阶3：综合性练习：将多个知识点融合在一道题中。目标是训练信息提取和策略选择能力。台阶4：挑战性/应用性练习：解决非常规问题或真实场景问题。目标是培养思维灵活性和创造性。支柱四：反馈即时化（提供精准的“导航修正”）反馈不是简单地打“√”或“×”，而是告诉学生“你现在在哪个步骤上出了问题”。过程性反馈：在学生练习时，观察并指出：“你的第一步分析很到位，但在第二步选择方法时，可以再对比一下A和B的适用条件。” 错因归因：将错误归类为——“概念理解错误”、“步骤遗漏”、“计算失误”、“策略选择不当”。针对不同错因提供不同解决方案。 “我们搭建脚手架，就是不当‘知识的搬运工’，而是做‘思维的教练’。我们不会只告诉孩子‘这座山要爬上去’，而是会和他一起：画一张登山地图（可视化）、告诉他每一步怎么落脚（分解化）、设计从缓坡到陡坡的训练路线（阶梯化）、并在每一步给他及时的指导和保护（反馈化）。我们的目标，是让他最终能够自己规划路线，去攀登任何一座未知的山峰。#教育 #学习

128. 【AI工具推荐】国家中小学智慧教育平台·星火教师助手，找资料-备课-上公开课：三步解锁AI智慧课堂【功能强大】