我们如何教AI

在才儿坊，我们教编程与AI，不是为了科技本身，而是因为它们能培养孩子的逻辑思维、解决问题的能力、创造力、毅力、独立性，以及聪明运用日益强大科技的能力。

我们的方法，遵循一个简单的进程：

我们从编程开始。

编程培养逻辑思维与解决问题的能力。

逻辑思维与解决问题的能力，培养孩子本身。

我们能看见一些具体成果。

但更深层的成果，是无形的。

接着，AI给了孩子拓展思维的新方式。

AI也能让学习个性化。

但孩子与老师，始终掌握着主导权。

1. 不靠屏幕学编程概念

我们最年幼的孩子，从不使用屏幕开始学习编程。他们的第一个“程式”，是用实体卡片做出来的。

孩子把写着前进、左转、右转、停止等指令的卡片排列出来，然后他们自己——或一位朋友——就扮演那个机器人。用自己的身体，精确地执行这套被“编写”出来的指令序列。

这让孩子对“什么是程式”有了具体的身体感知：一段指令序列，可以由某个人——或某个东西——去执行。

下一步，是把这些卡片扫描进去，让一台真正的机器人执行同样的指令序列。

这一切，完全不需要用到屏幕。

孩子已经在学习排列指令的顺序、预测结果、测试自己的“程式”、发现错误并加以修正——然后才进入积木编程阶段，把积木拖拉到工作区里，排列组合出给机器人的指令。

2. 从编程到逻辑思维与解决问题

编程，是教授逻辑思维与解决问题能力的好方法。

一开始，我们的孩子往往透过反复试验来解决编程问题：排出一套指令，看看结果，发现行不通，再尝试别的方法。

但随着项目变得更复杂，单靠试错已经不够了。

以“机器人舞蹈”为例：孩子需要协调一群机器人配合音乐同步跳舞，同时确保它们彼此不会碰撞。一下子，有太多事情要同时考虑：动作的顺序、时间点、间距、重复，以及不同机器人之间的互动。

这正是他们开始接触“计算思维”的地方——一种被计算机科学家用来系统性解决问题的思考方式。

透过“机器人舞蹈”这样的项目，孩子接触到计算思维的四个基本概念：分解、模式识别、抽象化，与算法。

分解，意味着把一个复杂的问题拆解成更小、更容易处理的部分。模式识别，意味着留意重复出现的结构或动作。抽象化，意味着找出最关键的信息，忽略不相关的部分。算法，则意味着组织出一套能可靠地产出预期结果的指令序列。

孩子学习这些概念，并不是单纯背下四个定义。他们是因为正在努力解决一个真实的问题、让机器人做出自己想象中的动作，才发现这些思考方式的价值所在。

而当第一次尝试失败时，他们必须重新思考——测试、找出问题所在、修改指令，再试一次。

这也正是编程成为培养成长型思维绝佳机会的地方。

一位家长的分享，特别打动人心。当她问儿子，如果解决不了问题会怎么办，他回答：“那我就从错误中学习。”

让这位家长感动的，不只是孩子懂编程，而是这个答案背后的态度——一份愿意尝试的心。

心理学家卡罗尔·德韦克认为，成长型思维，是相信能力可以透过努力、坚持与从错误中学习而不断成长的信念。它的目标，并不是让孩子以为自己必须立刻成功，而是帮助他们发现：困难，本来就是学习的一部分。

“我做不到”，可以变成“我还没做到”。

3. 编程带来的具体成果

这套方法，已经带来了具体的成果。

才儿坊的孩子，曾三度获得全国机器人竞赛冠军。

但冠军本身，并不是重点。它们是孩子在反复获得动手搭建、测试、解决问题、从失败中学习并坚持不懈的机会后，所能达成的成就的证明。

奖杯，是我们看得见的东西。而在这个过程中所培养出来的能力，才更加重要。

别低估您的孩子在小一前的能力。

4. 最重要的成果，是无形的

编程更深层的价值，在于它对孩子本身产生的影响。

真正的考验，不在于孩子是否记得什么是感应器，或能否操作某个机器人，而在于孩子是否开始把学到的东西，用来理解并解决身边世界中的问题。

一位才儿坊家长，就在日常生活中意外见证了这一点。

他六岁的儿子，透过机器人课学过感应器、编程逻辑、“如果……那么……”条件判断，以及循环。有一天，父子俩坐在车里，父亲开车却忘了系安全带。

儿子立刻提醒他系上安全带。

父亲问：“车子是怎么知道的？”

孩子分析说，车子有不同的感应器：一个检测有人坐在座位上，一个检测安全带是否已经系好，还有一个检测车子是否正在行驶中。他接着把这几个条件，与警报连结了起来。

孩子并不是在回答一道机器人的题目，而是把他在机器人课学到的东西，运用到一个完全不同情境下的真实系统中。

这正是我们最看重的一种学习——学习的迁移：把在一个情境中获得的知识与技能，运用到另一个情境——理想上，是一个真实世界的问题——之中，去解决问题。

编程与机器人，也可能为孩子日后打开更多机会之门。发展出浓厚兴趣与能力的孩子，未来可能进入小学阶段的精英编程与机器人社团，他们的项目与成就，也可能成为未来直入名校计划（DSA）申请中的一份助力。

这些，都是可能出现的后续益处，而不是我们教编程的原因。

真正的原因，是帮助孩子成为更有能力的逻辑思考者与问题解决者。

5. 用AI增强人类思考

编程教会孩子如何给机器下达指令。而AI，则带来了另一种可能性：孩子能与一种能够生成、建议、解释，并协助执行想法的科技愈发紧密地协作。

我们希望孩子学会善用这份能力，同时不放弃自己的思考。

一个孩子可能有一个故事的构想，却缺乏把它变成完整故事、插画或动画的技术能力。AI，可以帮忙弥补这个差距。

孩子提供想法，AI协助部分执行工作，而孩子评估结果、修改它、完善它，并决定接下来该怎么做。

创作者，始终是孩子本人。

AI能生成，孩子应该想象。

AI能提议，孩子应该决定。

AI能协助执行，孩子应该创造。

《SG60冰沙大灾难》，就是孩子把AI当作创意工具的一个例子。重要的成就，并不是AI产出了一个故事，而是孩子们贡献了自己的想法与创意方向，并学会与科技协作，把这些想法变成能够分享的作品。

这正是AI作为能力放大器——而不是取代孩子思考——的体现。

6. AI作为复习导师

AI还能以老师难以为每个孩子单独做到的方式，把学习个性化。

我们的其中一项应用，是AI华文。

华文本身，是由老师教授的。但孩子学会一个字之后，今天认得，不代表几周或几个月后依然记得。

我们的AI华文系统，扮演着个性化复习导师的角色。它找出孩子已经记住、以及仍需要加强的字词。需要复习的字，会透过游戏与记忆活动更频繁地出现；已经掌握的字，则需要的重复练习较少。

每个孩子，因此都根据自己的学习历程，获得一份属于自己的复习体验。

我们把同样的原理，运用在AI数学上——根据每个孩子已经展现出的学习状况，提供更个性化的练习，而不是让每个孩子都做一模一样的题目。

这正是AI能在教育中发挥特殊价值的地方：不是取代老师，而是帮助为每个孩子把学习个性化。

7. 人类，始终掌握主导权

AI越强大，人类的判断力就越重要。

在才儿坊，AI是一项工具。它不是老师，也不是孩子。

孩子始终掌握主导权。孩子决定要问什么、创造什么、接受什么、拒绝什么，以及接下来要做什么。

老师，同样始终处于核心位置。老师理解孩子，留意科技可能忽略的细节，提出问题，给予鼓励，做出判断，并建立起孩子学习所依赖的真实人际关系。

AI能生成，能建议，能个性化，能协助执行。

但决定权，必须始终在人类手中。

因此，我们的目标，不只是让孩子擅长使用AI，而是帮助他们成为能够运用日益智能的科技来延伸自身能力的人——同时，依然保有判断力、创造力、好奇心与自主权，去决定该如何使用这项科技。