教孩子指挥 AI,而不是被 AI 替代。
把每一个想法,亲手做成真作品。
这不是多学一门技术,而是给孩子一种面向未来的底层能力。
会执行的事,AI 越来越能替我们做;而"能想到、并且能把它做出来"——创造力,才是孩子未来最该被培养、也最稀缺的品质。
我们不想把孩子训练成码农。而是教他们把 AI 当成杠杆,用它放大自己的能力——把一个想法拆解、实现,最终做成作品。
AI 编程不是兴趣班里的选择题,而是面向未来的基本功。越早建立这种思维,越能从容地驾驭 AI 时代。
比起写代码,我们更想让孩子拿到一套解决问题的思维方式——这套方法,换到任何领域都管用。
看懂真实问题,想清楚到底要做什么。
把复杂的大问题,拆成能一步步解决的小块。
用清晰的指令,让 AI 把想法写成程序。
检查 AI 做得对不对,而不是照单全收。
不断打磨,最终做出能发布的完整作品。
不停留在"学会了",而是真的做出能用、能玩、能发布的作品。
从创意到能玩,做出属于自己的完整游戏。
背单词、天气管家……解决身边的真实问题。
做出能在浏览器里打开、能分享的网页作品。
做一个会对话、能帮忙的专属 AI 小助手。
用作品参加科技创新比赛、AI 黑客马拉松。
只要能想到,就能带着 AI 一起把它做出来。
一套专为孩子重做的 AI 编程工具,加上一支北大计算机博士团队——"为孩子而研发",是我们做这件事的起点。
市面上的 AI 编程工具,大多是给成年程序员用的。我们专门为青少年重新做了一套——更简单、更安全,让孩子把想法变成现实的每一步都更顺,也完整承载了这门课的「AI 编程思维」。
北大计算机博士,深耕青少年 AI 教育,也是一位孩子的父亲。做这门课的初心很简单:希望自己的孩子、以及更多孩子,在 AI 时代能成为主动的创造者,而不是被工具替代的人。
学术顾问 · 北京大学计算机学院 陈斌教授(北京大学教学卓越奖获得者),为课程的科学性与体系把关。
贝叶斯(Thomas Bayes)是英国数学家。他提出的贝叶斯定理——用不断到来的新信息去修正自己的判断——正是今天人工智能"从数据中学习"的思想源头之一。
我们用他的名字命名,是希望孩子也能像他那样:面对未知不怕犯错,带着好奇去尝试,再用新的发现不断修正、越走越准。这,恰好也是这门课的内核——验证、迭代,把想法一步步变成更好的作品。
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