AI 項目實驗室 Level 3

課程概述

Level 3 關於系統。互動之間彼此依賴，狀態必須自洽，改動一處會在別處顯現。學生學會對整體進行推理，而不是一次只看一個頁面。

我們不是教孩子讓 AI 替自己思考，而是教他們如何與 AI 一起思考。

為什麼要學 AI？

以前學編程，最大的障礙只有一句話：

我不知道程式碼該怎麼寫。

這個障礙已經消失了。AI 現在可以寫函式、修復錯誤、建議架構、生成介面、建立資料庫，甚至解釋它自己的錯誤。

真正決定孩子能走多遠的，變成了另外兩個問題：

• 孩子知不知道自己到底想做什麼？
• AI 給回來的答案，他有沒有能力判斷？

工具越強，這兩項能力就越值錢，而不是越不重要。

為什麼在 CT 學？

通用 AI 工具是為成年人「把事做完」設計的，目標是盡可能快地給出結果。對於正在形成判斷力的學生，這恰恰是問題所在。

如果沒有任何結構，學生最自然的用法會變成：

• 「幫我做。」
• 「直接告訴我答案。」
• 「幫我修好。」
• 「整個都幫我建出來。」

而 AI 通常會照做。本來應該發生的：

思考 → 嘗試 → 犯錯 → 判斷 → 修改 → 理解

很容易悄無聲息地變成：

問 → 拿到 → 交差

問題從來不是學生用了 AI。而是：AI 越強，學生越需要知道什麼時候不能把思考交出去。

所以我們的學習環境刻意把學生留在思考裡：

• 與 AI 一起思考 — 不只是寫提示詞。學生學會提問、評估，並質疑 AI 給出的答案。
• 做真實的項目 — 想法變成原型、應用，以及複雜度不斷提升的產品。
• 引導，而不是自動化 — 我們的學習環境刻意保留思考環節，而不是讓 AI 直接把活幹完。
• 理解背後的技術 — 隨著項目變難，學生逐步累積真實的編程與軟體開發知識。

我們不是要培養對 AI 言聽計從的跟屁蟲。Push Back 是我們真正評估的能力——發現答案不對、敢於說出來，並決定接下來怎麼辦。

學生如何開發

每個項目都走同一個循環，複雜度隨級別提升：

想法 → 視覺化 → 搭建 → 測試 → 提問 → 改進 → 再次搭建

每學期的三個階段

每個級別都會完整走過這三個階段，只是複雜度不同：

快速循環

短週期的「想—做—測」循環，建立信心，縮短反饋迴路。

逐版本推進

同一個項目逐版本升級——先加互動，再加資料，再加更複雜的系統關係。學生看到複雜度如何隨產品成長而出現。

長期項目

跨越多週的開發，功能規劃、範圍控制、重構、Bug 與版本管理都會真實發生。

本級別涵蓋什麼

技術範圍

• 更複雜的狀態邏輯
• 互動系統
• 中級資料處理
• 在複雜情況下進行測試

思維重點

• 系統思維
• 互動邏輯
• 在複雜中持續迭代

我們真正評估什麼

我們評估的是學生怎麼工作，而不只是螢幕上出現了什麼：

• 提問品質
• 問題拆解
• 對 AI 的判斷
• Push Back——在 AI 出錯時敢於反駁
• 迭代深度
• 除錯行為
• 獨立性
• 技術成長

AI Labs 不是什麼

為避免誤解，明確說明：

• 不是 ChatGPT 教程
• 不是提示詞模板課
• 不是複製貼上式編程
• 不是一鍵生成遊戲
• 不是每週做一個好看但沒有深度的項目
• 不是純語法課

材料要求

• 需自備筆記型電腦 —— 平板無法使用
• 學習環境由課程提供
• 進階項目可能會用到專業的 AI 開發工具，屆時與家長另行溝通安排

入學要求

• 年級： 7-12年級（12-18歲）
• 經驗： AI 項目實驗室 Level 2