文 | Edu 指南
" 編程已死？" 面對 AI 工具能自動生成代碼的浪潮，谷歌科學家斯蒂芬妮 · 德魯加（Stefania Druga）回答說：" 不，學習編程的作用遠未失效。"
超越工具屬性：編程的核心價值在思維塑造
在近期 Edu 指南和她的對話中，這位深耕 AI 教育的前沿實踐者拋出了一個前瞻性觀點：當機器接管了具體編程語法的書寫，人類教育的真正高地，正悄然轉向思維層面的重塑。
在斯蒂芬妮看來，編程的深層價值遠超其工具屬性。它核心訓練的是 " 計算思維 " 與 " 算法思維 "：一種將復雜行為和交互，進行結構化、邏輯化拆解并描述的能力。
" 即便未來代碼運行在更高抽象層級，人類仍需清晰理解應用邏輯：輸入是什么？輸出是什么？數據如何流轉？功能如何實現？" 她強調，這種思維框架是駕馭 AI 協作的根基。開發者之所以能通過 " 氛圍編程 "（Vibe coding，一種當下在硅谷盛行的編程方法，通過自然語言描述需求，AI 生成代碼）獲得更優產出，正因其具備提問、評估與修正生成結果的內在思維模型。教育的重心，應從特定編程語言（Python、JavaScript）的傳授，躍升至通用計算邏輯與架構思維的培養。
不要懼怕學生使用 AI，否則教育可能與市場需求脫節
然而現實中的編程教育卻深陷滯后泥潭。斯蒂芬妮犀利指出，傳統教育體系轉型艱難——課程、評估與考試機制難以迅速適配 AI 時代。" 若因懼怕‘作弊’而禁止學生使用生成式 AI，只會制造危險的技能斷層。" 她警告道。當學生踏入職場，幾乎所有企業都已默認員工具備使用 Copilot 等 AI 編程助手的能力。禁止使用，意味著教育產出與市場需求嚴重脫節。
如何彌合這一鴻溝？斯蒂芬妮給出了極具實操性的解決方案：" 動態契約 "。她向 Edu 指南展示了其創建的在線新工具（亦可用白板 / 紙張替代）：師生圍繞具體任務（如寫論文），共同繪制 " AI 使用光譜 "。光譜一端是 " 鼓勵行為 "（如語法檢查、大綱生成），另一端是 " 禁止行為 "（如生成全文），中間則是充滿不確定性的 " 灰色地帶 "（如尋找文獻引用）。每位學生均可提出自己的使用設想并定位。隨后，全班展開深度辯論，對灰色地帶達成共識，最終形成一份獨特的 " 班級社會契約 "。這份契約的精妙之處在于可轉化為 " 系統提示 "，嵌入 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等工具中。當學生操作時，AI 會主動提醒：" 根據協議，我不能為你生成整段內容 " ——技術成為了協議的守護者。
" 協議是動態的，" 斯蒂芬妮解釋，" 當學生發現某些輔助方式（如頭腦風暴）實際抑制了原創性，可推動班級修訂條款。" 這個框架將 AI 使用從 " 地下狀態 " 推向透明協商，在具體任務場景中培養學生的批判性判斷與規則共建能力，是素養養成的活課堂。
AI 素質能力前置
當 AI 像空氣般滲透孩童世界，" 素養前置 " 已成剛需。
斯蒂芬妮并不鼓吹低齡兒童過早接觸技術，但面對現實時態度清醒：AI 已如氧氣般無形融入孩子的生活。七歲孩童使用搜索引擎時，AI 已在摘要結果；語音助手（Alexa、小愛同學）的回應背后是語言模型的驅動；甚至 YouTube 的推薦流都由算法操控。孩子可能全然不覺這些 " 智能服務 " 背后的運作機制、數據來源或潛在謬誤。
" 技術既成環境，對話必須開啟。" 為此，斯蒂芬妮開發了一本受到好評的《家長 AI 素養手冊》。手冊摒棄復雜理論，提供家庭場景的落地策略：
- 化技術為對話內容：
將 " 智能音箱如何識別喚醒詞？"、"YouTube 為何推薦這個視頻？" 融入晚餐對話。
- 培養批判意識：
引導孩子思考 " 如果數據不同，結果會怎樣？"、" 開發者為何這樣設計？"
- 錯誤即教材：
當 AI 出錯，與孩子共同剖析原因，理解技術局限。
- 共學與倡導：
家長無需成為專家，與孩子一起學習，共同關注隱私、公平等倫理議題。
手冊的核心在于：
將高深的 AI 原理，降解為日常可觸的 " 問題意識 " 培養，在家庭場景中播種批判性思維的種子。
當入門級崗位被 AI 吞噬，教育目標需要根本性轉向。
斯蒂芬妮對 Edu 指南表示，她對當下教育邏輯有所質疑：" 長久以來，教育被簡化為就業市場的輸送帶——市場要 Python，課堂就教 Python；需求轉向 Web 框架，課程立即跟進。" 這種 " 就業導向至上 " 的課程模式，在 AI 自動化浪潮下愈發顯得脆弱而短視。大量基礎編程、文書崗位正被高效替代，技能迭代速度遠超課程更新周期。
錨定 " 人 " 的優勢：創造力、解決力、協作力
她對 Edu 指南表示，教育的真正錨點應回歸人的本質優勢：
- 創造力：
" 為新項目構思、為難題尋找破局點、探索新方法、做出新發現——這正是人類閃耀而 AI 困頓的領域。" 營造激發好奇心與創造力的環境，是超越技術迭代的永恒價值。
- 問題解決力：
將復雜問題拆解為可執行步驟，調整策略，管理進程——這本質是高級算法思維與項目管理的融合。
- 社交協作力：
" 即便 AI 無處不在，世界的運轉仍系于人的聯結。" 跨文化溝通、團隊協作、共情理解，是在 AI 嵌入社會后更顯珍貴的 " 人類操作系統 "。
新一代創業者正用行動重寫成功路徑。
斯蒂芬妮觀察到，年僅 19 歲左右的年輕人正借助 AI 工具，以驚人速度創建盈利項目。其秘訣在于避開傳統風險投資的路徑依賴：不執著于融資與宏大敘事，而是敏銳捕捉具體痛點（如餐館難以管理在線菜單圖片），用 AI 快速構建最小化解決方案，直接推向市場驗證并收費。盈利與用戶反饋驅動迭代，實現小而美的自主性。這種路徑凸顯了需求洞察、快速原型驗證與獨立商業思維的結合——這正是未來教育應強化的能力組合。
行動建議：從熱愛出發，讓項目成為導師。
對于渴望在 AI 時代學習編程的師生，斯蒂芬妮的處方簡單而有力：
" 從任何地方開始，從一個你熱愛的項目開始。"
熱愛音樂？嘗試構建個性化的推薦系統，甚至開發一個 " 聽哼識曲 " 的小應用。興趣是抵御學習枯燥的最佳屏障。
擁抱工具，勇敢提問。
利用豐富的免費 AI 編程助手，如 Claude、DeepSeek 等智能代碼編輯器。它們能提供實時反饋與指導。別害怕向社區或同伴求助。
當 AI 輕松寫出代碼，教育的探索必須進入更深處。我們需要超越工具層面的焦慮，轉而深耕計算思維的培養；需要打破課堂禁令，構建人機協作的透明契約；需要將 AI 融入家庭對話，讓新一代小孩成長融合新的能力素養；更需要將教育目標從 " 適配崗位 " 升華至 " 釋放創造力、鍛造問題解決力、培養協作精神 "。
