AI 项目实验室 Level 2

课程概述

Level 2 从单页作品，走向会响应、会记住状态的产品。学生把同一个想法逐版本推进，理解复杂度是随着产品成熟而出现的，而不是靠换一个更难的题目。

我们不是教孩子让 AI 替自己思考，而是教他们如何与 AI 一起思考。

为什么要学 AI？

以前学编程，最大的障碍只有一句话：

我不知道代码该怎么写。

这个障碍已经消失了。AI 现在可以写函数、修复错误、建议架构、生成界面、建立数据库，甚至解释它自己的错误。

真正决定孩子能走多远的，变成了另外两个问题：

• 孩子知不知道自己到底想做什么？
• AI 给回来的答案，他有没有能力判断？

工具越强，这两项能力就越值钱，而不是越不重要。

为什么在 CT 学？

通用 AI 工具是为成年人「把事做完」设计的，目标是尽可能快地给出结果。对于正在形成判断力的学生，这恰恰是问题所在。

如果没有任何结构，学生最自然的用法会变成：

• 「帮我做。」
• 「直接告诉我答案。」
• 「帮我修好。」
• 「整个都帮我建出来。」

而 AI 通常会照做。本来应该发生的：

思考 → 尝试 → 犯错 → 判断 → 修改 → 理解

很容易悄无声息地变成：

问 → 拿到 → 交差

问题从来不是学生用了 AI。而是：AI 越强，学生越需要知道什么时候不能把思考交出去。

所以我们的学习环境刻意把学生留在思考里：

• 与 AI 一起思考 — 不只是写提示词。学生学会提问、评估，并质疑 AI 给出的答案。
• 做真实的项目 — 想法变成原型、应用，以及复杂度不断提升的产品。
• 引导，而不是自动化 — 我们的学习环境刻意保留思考环节，而不是让 AI 直接把活干完。
• 理解背后的技术 — 随着项目变难，学生逐步积累真实的编程与软件开发知识。

我们不是要培养对 AI 言听计从的跟屁虫。Push Back 是我们真正评估的能力——发现答案不对、敢于说出来，并决定接下来怎么办。

学生如何开发

每个项目都走同一个循环，复杂度随级别提升：

想法 → 可视化 → 搭建 → 测试 → 提问 → 改进 → 再次搭建

每学期的三个阶段

每个级别都会完整走过这三个阶段，只是复杂度不同：

快速循环

短周期的「想—做—测」循环，建立信心，缩短反馈回路。

逐版本推进

同一个项目逐版本升级——先加交互，再加数据，再加更复杂的系统关系。学生看到复杂度如何随产品成长而出现。

长期项目

跨越多周的开发，功能规划、范围控制、重构、Bug 与版本管理都会真实发生。

本级别涵盖什么

技术范围

• 动态界面
• 基础状态管理
• 处理结构化数据
• 简单 API 使用
• 多步骤用户流程

思维重点

• 用户流程
• 范围控制
• 接受批评并修改

我们真正评估什么

我们评估的是学生怎么工作，而不只是屏幕上出现了什么：

• 提问质量
• 问题拆解
• 对 AI 的判断
• Push Back——在 AI 出错时敢于反驳
• 迭代深度
• 调试行为
• 独立性
• 技术成长

AI Labs 不是什么

为避免误解，明确说明：

• 不是 ChatGPT 教程
• 不是提示词模板课
• 不是复制粘贴式编程
• 不是一键生成游戏
• 不是每周做一个好看但没有深度的项目
• 不是纯语法课

材料要求

• 需自备笔记本电脑 —— 平板无法使用
• 学习环境由课程提供
• 进阶项目可能会用到专业的 AI 开发工具，届时与家长另行沟通安排

入学要求

• 年级： 5-10年级（10-16岁）
• 经验： AI 项目实验室 Level 1