訪談嘉賓簡介：

• 李睿：清華大學法學本碩，深耕教育行業十余年。曾任好未來教學產品設計總監、學而思資深教研產品專家，主導并深度參與學而思多個教學產品的設計與研發工作。同時，還作為產品設計顧問，為得到、百詞斬等多家知名教育公司提供專業支持與策略指導。
• 主持人簡介：
• 大發：芥末堆首席外賣官·AI 教育領航員、知智教育創始人/CEO

近期，教育領域不少重磅消息引發廣泛關注：官方圍繞人工智能教育的政策文件密集出臺，尤其是一線城市，推進力度堪稱空前。據悉，北京地區政策明確要求，每年學生學習AI的時間不得少于8小時，這一要求，標志著AI教育正式從“選修補充”邁向“必修核心”。

與此同時，市場的反應可謂迅速而熱烈。大量面向青少年的“第一節AI課”如雨后春筍般涌現，課程內容覆蓋從基礎概念解析到AIGC前沿應用，直指家長與社會的核心關切——如何讓孩子跟上AI時代。

從科普到項目：孩子學AI的四個階段

Q：你認為AI 教育被提升到如此高度、以“快節奏”推進的核心驅動因素是什么？

李睿：我是舉雙手贊成大力推進AI教育，這實在是一項意義深遠的決策！AI技術興起之初，身邊不少朋友都在討論：“這不過是舶來品，我們會不會像過去一樣限制它發展？”我的答案很明確——絕無可能。

誠然，出于數據安全、倫理規范等考量，部分AI應用或許會受到管控，但AI作為驅動時代變革的核心技術，其戰略價值不容小覷，關乎國家長遠發展與競爭力。

事實上，AI的戰略意義并非因DeepSeek等具體成果出現才被重視，從其誕生之日起，便已成為全球科技競爭的關鍵賽道。中國作為科技大國，既不會對其視而不見，更不會因噎廢食、盲目抵制。如今，從教育部統籌規劃到地方積極響應，中小學逐步配備AI教師、開設AI課程，如此高強度的推進力度，正是搶占未來發展先機的關鍵之舉。

或許有人質疑政策推進節奏過快、體系尚未完善，但在我看來，AI技術發展日新月異，與其追求“完美規劃”錯失機遇，不如以“先行動、再優化”的魄力搶占主動權。唯有快速將AI教育融入基礎教育，才能為未來培養出適應智能時代的創新型人才，這才是最值得把握的戰略時機。

Q：你認為不同年齡階段，AI教育內容應當如何劃分邊界？

李睿：這個問題問得很關鍵！在我看來，孩子學習AI的路徑大致可分為四個層次：科普、技能、專業和項目。

首先是“科普”層面，這恰恰對應著當前學校規定每周8小時AI課程的核心內容，包括AI的基礎概念、核心能力，以及ChatGPT、DeepSeek等典型應用的認知，還有基礎提示詞撰寫、AI幻覺現象解析等。像科普講座、入門課程都屬于這個范疇。從市場角度來說，這類內容商業空間有限，更適合由公立教育體系主導。市場機構最多推出99元的引流課程，其核心價值在于幫助學生建立對AI的基礎認知。

第二個層次是“技能”培養。當學生對AI有了基礎認知后，下一步就是掌握實際應用能力。目前市場上定價399元至3999元的課程大多聚焦于此，例如使用AI進行繪圖設計、文案創作、PPT制作、動畫生成等。這類課程以AI工具為核心，屬于典型的“工具導向型”教學——離開了AI工具，課程便失去了存在基礎。當下不少機構通過關聯競賽、白名單資源、升學優勢等營銷手段，營造出“不學就會落后”的緊迫感，推動家長為孩子購買課程。

第三層“專業”，其本質是“AI賦能傳統領域”。與第二層“以AI為主角”不同，這一層強調將AI作為工具，重構已有的專業領域，如寫作、編程、設計等。例如，利用AI技術革新教培機構的教研體系，就是“專業+AI”深度融合的典型案例。我判斷，未來2-3年，各專業領域都將迎來AI驅動的系統性變革。

第四層“項目”，這也是我在K12教育中重點探索的方向。與“專業”層改造傳統領域不同，“項目”層強調以AI為工具解決真實問題。例如，學生不再局限于學科知識學習，而是嘗試用AI搭建公益宣傳網站、制作城市紀錄片或完成數據調研報告。我們正在推進的PBL（項目式學習）與AI結合課程，就要求學生自主組建團隊、設計方案，讓AI真正成為服務于目標實現的輔助工具，這種能力培養更能體現青少年在AI時代的核心競爭力。

Q：當前市場上以工具應用為主的AI技能類課程很多，在你看來，這類AI技能課程存在哪些局限？

李睿：這類課程主要存在兩個根本性問題。其一，低估了AI的深度。這就好比學鋼琴，速成一首曲子不難，但要理解音樂的底層結構、和聲邏輯卻需要長期積累。AI技能學習也是如此，多數課程僅停留在“如何操作工具”的表層，學生只是機械地“使用”AI，卻難以理解算法原理、數據邏輯等核心要素，缺乏對AI技術本質的認知。

其二，缺乏長期價值。從內容深度來看，目前主流的AI技能課程，無論是圖像生成、文案創作、視頻制作還是網頁設計，其核心操作邏輯和應用場景都相對固定。據我觀察，將這些課程內容系統學完，最多只需6次課、3天時間。這意味著技能類課程存在明顯的天花板，一旦學生掌握基礎操作，后續可提升的空間極為有限，難以滿足長期學習和能力進階的需求。

告別試卷思維，AI時代重構青少年問題解決能力

Q：在AI技術重塑社會生產與職業需求的背景下，您認為教育培養目標應如何適配“能力與創造力至上”的目標？

李睿：對于普通個體而言，想要獲得理想的收入，核心要素只有一個——是否具備創造價值的能力。而創造價值的本質，歸根結底在于能否有效解決問題。

我始終認為，在即將到來的AI時代，衡量一個孩子未來競爭力的關鍵，既不是考試分數，也不是傳統認知中的批判性思維，而是解決實際問題的能力。這里的“問題”范疇廣泛，既包括創業、構建商業體系等宏大命題，也涵蓋生活場景中的具體難題。

大發：的確，人大附中、北大附中等頭部學校的學生，常能在中學階段就完成項目開發或產品設計，但這類機會此前僅集中于少數優質教育資源。如今AI技術的普及，是否意味著每個孩子都能獲得解決實際問題的“入場券”？

李睿：你說得非常準確。AI如同賦予每個人“手和腳”，AI的出現，就像是為每個人配備了“執行工具包”，直接推動我們進入了“超級個體”時代。

以往需要復雜資源和專業技能支撐的項目，現在通過AI工具就能快速落地，真正實現了“所想即所得”。在和AI領域的研究者交流時，我們討論到一個新想法，第一反應往往是“做個專屬智能體試試”“用AI助手優化流程”，這種思維方式已經成為行業日常。對孩子們來說，AI徹底打破了資源和能力的雙重壁壘——無論身處何種教育環境，只要有想法，就能借助AI工具將創意轉化為切實可行的解決方案。

為什么說解決問題的能力在AI時代格外關鍵？在過去，即便孩子有天馬行空的創意，也常因缺乏執行手段而難以落地——資源和社會網絡的限制，使得家庭背景優越的孩子更容易獲得實踐機會。

但AI徹底打破了這層壁壘，無論身處何種教育環境，每個孩子都能借助AI工具，把腦海中的想法變成實實在在的解決方案，真正實現“人人皆可創造”。

Q：能否分享具體的實踐方向與案例？

李睿：對于青少年而言，運用AI解決問題完全可以從日常生活場景切入，由淺入深地積累實踐經驗。比如制定家庭旅行計劃，過去需要耗費大量時間在各大平臺搜索景點、酒店和交通信息，如今通過AI智能體，只需輸入旅行目的地、預算、天數等關鍵信息，就能快速生成一份涵蓋景點推薦、行程規劃、美食打卡點的個性化攻略，甚至還能根據實時天氣、交通狀況動態調整方案，這種技術賦能的解決方案本身就具備實用價值。

再如寵物飼養過程中，當遇到寵物異常行為或健康問題時，青少年可以借助AI工具分析寵物行為數據、查閱專業知識庫，快速找到科學的解決辦法。

以真實案例來說，曾有一名高中生敏銳捕捉到人們對健康飲食管理的需求，利用AI圖像識別技術，開發出一款能夠分析餐食照片的APP。用戶只需隨手拍下飯菜照片，APP就能精準識別菜品、測算卡路里含量，并給出營養搭配建議。這個創新的小工具，不僅解決了人們日常飲食健康管理的痛點，也讓開發者在17歲時就獲得了百萬收益。這充分說明，青少年完全有能力借助AI技術，將生活中的創意轉化為具有市場價值的解決方案。

Q：在青少年利用AI解決問題的過程中，您認為最關鍵的能力要素是什么？

李睿：第一個關鍵認知可能有些反常識——比起發現問題，解決問題的能力更為核心。

這就像職場新人進入公司，首要任務不是急于提出宏大建議，而是先將手頭工作做到盡善盡美。同理，在AI應用中，我們不應盲目追求“為用AI而用AI”，若能用傳統方式高效解決問題，就無需強行引入技術。例如，有孩子想開發AI寫作文工具以逃避寫作，但實際上，若真能成功開發這類工具，其價值遠超單純完成作文本身——因為這要求孩子既要理解優質作文的標準，又要掌握AI實現路徑，這種復合能力才是AI時代的核心競爭力。

第二個核心要素是建立科學的實踐方法論，其中“尋找最佳實踐”尤為關鍵。令人驚訝的是，90%的成年人在做事時都忽視了這一環節。以我自身創業為例，當被問及“你的最佳實踐參照對象是誰”時，我會毫不猶豫地提到馬斯克創辦的Astra Nova學校——這所學校以“讓孩子在實踐中解決問題”為核心理念。我借鑒其模式，并非簡單模仿，而是深入剖析底層邏輯，思考為何這種方式能真正培養能力。

對孩子們而言，開展AI項目時，第一步既不是盲目動手，也不是糾結概念定義，而是先研究他人的成功案例，拆解其解決問題的思路與方法。事實上，“尋找并分析最佳實踐”本身就是一種稀缺能力，掌握這一方法，才能更高效地實現從創意到落地的跨越。

AI項目制教學的未來

Q：你認為“發現問題”與“解決問題”二者間存在怎樣的邏輯關系？

李睿：現實中，待解的問題永遠多于能解決問題的人。因此，比起急于自我定義問題，優先著手解決具體問題反而更具實踐價值。這是因為，唯有在解決問題的過程中積累經驗，才能逐步培養出提出精準、有價值問題的能力。就像一個孩子通過實際解決問題，自然會摒棄“無需投入即可產出”的空想；正如深諳物理規律的人，絕不會執著于追求違背科學原理的永動機。

許多時候，我們最初提出的問題往往因缺乏實踐驗證而存在偏差或局限。所以，建議青少年先從解決身邊具體問題入手，在實操中打磨思路、沉淀經驗，進而反哺自身對問題的認知深度。

Q：您提到將AI教育從線下模式向線上遷移，如何確保線上項目制學習持續聚焦“解決實際問題”的核心價值？

李睿：起初，我們的AI教育以線下集訓營為核心載體，通過沉浸式的學習環境，讓孩子們深度參與各類實踐項目。在這個過程中，我們觀察到，線下場景能為孩子們提供面對面協作、即時互動的機會，有助于激發創意與團隊協作能力。隨著線上教育的普及，不少家長提出將課程線上化的需求，希望孩子能突破地域與時間限制，更靈活地參與學習。

因此，我們啟動了AI教育的線上化轉型。但這次轉型絕非簡單地將線下課程“搬運”到線上，而是從底層邏輯出發，特別強調從孩子自身生活場景切入——比如引導孩子利用AI解決家庭旅行規劃、寵物養護難題等身邊問題，讓學習真正回歸到“解決實際需求”的本質。

Q：在當前市場更傾向于應用類課程的背景下，您為何堅定看好以AI為支撐的項目制學習？

李睿：以AI驅動的項目制學習，短期內很難成為市場熱點，但它無疑是極具前瞻性的高質量教育方式，有望在未來三年內迎來爆發期。

這就好比早年有人購置偏遠地段房產，彼時那里既無地鐵通達，也無商業配套，卻仍有人果斷出手——究其原因，正是對區域長遠發展的篤定判斷，甘愿用時間換取價值增長。我對AI項目制學習的信心，同樣源于對教育趨勢的獨立思考，堅信這種具備深度價值的模式終將獲得市場認可。

從現實來看，當前大眾對AI教育的認知仍停留在表層。如果隨機詢問100位家長，認可“孩子應借助AI開展項目實踐”的人數少之又少，能有5位持贊同態度已屬樂觀；若將范圍擴大，這一比例還會更低。

與之形成鮮明對比的是，當提及“AI輔助提升作文水平”時，家長的接受度明顯更高。這類聚焦工具應用、契合短期提分需求的內容，天然具備大眾化傳播屬性，也注定會被快速開發成課程產品。但教育的本質不應止步于技能速成，我更愿意深耕那些當下小眾、卻能真正塑造能力的領域，靜待價值被市場發現的時刻。

Q：在推進AI項目制學習時，如何依據兒童身心發展規律確定適宜的學習年齡階段？

李睿：結合長期實踐測試與兒童成長規律研究，我們認為8-14歲是開展AI項目制學習的合理年齡區間。

對于低齡兒童而言，通過AI講故事、趣味互動等形式進行啟蒙更為適宜，這類方式能以輕松的形式激發興趣，但尚不足以承載項目制學習的深度要求。從腦科學角度來看，開展項目制學習需要兒童具備基礎的邏輯認知能力與團隊協作意識——8-14歲階段的孩子，已積累了一定知識儲備，開始形成系統化思維，同時社交能力逐步發展，能夠適應項目中的分工協作需求。

這一年齡段既避免了過早接觸復雜項目可能帶來的認知負荷，又能充分把握兒童能力發展的窗口期，讓AI項目制學習真正發揮培養實踐能力與創新思維的價值。

Q: 介紹一下，從市場角度，AI 項目制課程的設計體系？

李睿：我們的AI項目制學習課程有著清晰的定價體系：線上課程為500元/2.5小時（小組教學），線下課程因更高的資源投入與服務成本，定價也相應更高。每期課程嚴格限制在8人一組，采用PBL（項目式學習）模式，確保每個孩子都能深度參與、充分實踐。這樣的定價，絕非簡單的成本疊加，而是源于課程本身的獨特價值——它絕不是家長眼中“錦上添花”的補充性課程。

在與家長的長期溝通中，我們發現愿意為課程買單的群體，普遍對AI的未來價值有著深刻洞察。他們將AI視為重塑社會生產力的核心要素，堅信“解決問題的能力”才是孩子立足未來的關鍵。這些家長往往會主動調整孩子的學習規劃，甚至直言：“減少一門傳統學科培訓也沒關系，AI項目課必須保留。”這足以證明，此類課程是家長基于對時代趨勢的判斷，經過審慎權衡后的戰略性選擇，而非沖動消費的產物。

Q：在AI技術快速發展的當下，家長應該以何種態度和方式引導孩子與AI建立聯系？

李睿：這確實是一個備受關注的議題，但必須明確：目前沒有任何人能保證“孩子學了AI就能獲得某種確定性結果”，更不存在“學AI就能徹底改變命運”的絕對關聯。倘若有人做出此類承諾，本質上是在利用家長的焦慮情緒，甚至涉嫌虛假宣傳。

我的核心觀點是：孩子必須與AI“建立連接”。至于是否購買某款AI產品或課程，這并非關鍵——真正重要的是，不能讓孩子在成長過程中與這項技術完全脫節。現實中，許多孩子的日常學習仍局限于“讀書、寫作業、刷題、上輔導班”的傳統模式，AI從未融入他們的生活與學習場景。試想，若一名初二學生在未來五年的成長黃金期內，始終與AI技術絕緣，高考結束時，他又該如何適應快速發展的時代？

這讓我聯想到在線教育興起初期的場景。當時，不少家長將電腦、iPad視為“影響學習的洪水猛獸”，極力限制孩子使用。但隨著時間推移，人們逐漸意識到：技術本身并無對錯，關鍵在于如何正確引導孩子使用。回顧歷史，那些站在時代前沿的創新者，如馬斯克——這位被大眾忽視的游戲高手，至今仍活躍于社交媒體——他們的共同特質正是敢于擁抱新技術、善用工具。

因此，讓孩子接觸AI，絕非錦上添花的“附加選項”，而是培養未來核心能力的底層基礎。若我們真心為孩子的長遠發展考量，首要任務便是幫助他們以科學、理性的方式與AI“接軌”，這才是順應時代趨勢的教育選擇。

從“接觸”到“共生”：AI Native一代的成長圖景

Q：您多次提到 “AI Native的一代” 這一概念，能否結合教育實踐與家庭場景，具體闡釋這一群體的核心特征？

李睿：“AI Native的一代” 本質上是與AI技術共生的群體，他們的成長底色天然浸染著數字時代的基因。對這代人而言，AI不是需要刻意學習的工具，而是如同空氣般自然存在的 “數字原生環境”。以我自身為例，作為 “AI Native創業者”，我的工作模式已徹底顛覆傳統 —— 無需依賴程序員或外包團隊，直接通過自然語言指令讓AI完成官網改版、素材生成、腳本創作等任務，這種 “指揮AI” 的能力，正是技術重塑生產力的直觀體現。

在孩子身上，這種 “原生能力” 更為顯著。觀察發現，他們使用 “豆包” 等 AI工具時無需任何教學，就像我們童年無師自通地玩電子游戲一樣 —— 這就是 “數字母語者” 的本能。與之形成對比的是，許多成年人因成長于非數字時代，常需付費學習才能掌握 AI 技能，而孩子的優勢在于對技術的天然親近感。

以我家孩子為例，初一的他在自主預習高中化學時，摒棄了傳統的家教或培訓班模式，而是選擇邊上網課邊與AI實時互動：遇到理解障礙時，主動向AI提出疑問并請求補充解釋。這種 “邊學邊問” 的沉浸式學習方式，雖在初期看似效率不高，卻能深度激活思考，最終形成更高效的知識吸收路徑。

因此，對家長與教育者而言，關鍵不在于對孩子進行系統化的AI技能訓練，而在于為其創造“接觸即學習” 的環境 —— 讓AI自然融入生活與學習場景，借助技術的力量培養孩子 “用AI解決問題” 的思維習慣。這代人的獨特優勢，正是在與技術的日常交互中，悄然構建起屬于未來的核心競爭力。

Q：如何看待人工智能相關內容在“學科教育”階段的滲透趨勢？

李睿：我想以一個關鍵觀察來切入 —— 去年我在湖北時，注意到2024年高考作文題中首次明確出現 “人工智能” 概念。這一細節極具標志性：要知道，高考命題向來追求絕對公平性，甚至連 “冰激凌” 這類可能造成城鄉認知差異的詞匯都需謹慎使用。而人工智能作為一個前沿議題進入高考主考場，背后折射的是整個教育體系對技術趨勢的敏銳響應。

在我看來，這不僅是一道作文題的突破，更是教育價值觀轉向的信號燈。教育的本質是選拔與價值傳遞，一個概念能否登上高考試卷，直接反映國家層面對其戰略地位的認可。正如近年來語文科目在高考中的隱性權重持續提升 —— 并非通過卷面分值調整，而是將閱讀能力滲透到數學、物理、生物等所有學科的命題邏輯中，使 “大語文” 成為跨學科能力的底座。

人工智能與教育的融合，大概率會遵循類似的路徑：短期內未必以獨立科目的形式出現，卻會悄然重構各學科的能力考核標準。例如，未來的數理題目可能更強調“借助AI工具建模分析”的思維，文科試題或側重“利用AI處理復雜信息”的邏輯。對9歲、10歲的孩子而言，他們未來8年的教育歷程，必然要面對一個與AI深度綁定的評價體系。

大發：我對教育公平有過深刻的思考。高中學習段祺瑞執政府、劉和珍君及五四運動的歷史時，我始終難以“代入”情境—— 劉和珍君如何穿越數條街道、步行十幾公里前往執政府？直到高三實地走訪北京張自忠路的遇難地點，親眼看到北大紅樓舊址與執政府的空間距離，才突然建立起歷史場景的“真實感”，背誦效率大幅提升。

類似的認知鴻溝也曾出現在理科學習中：以地鐵為背景的物理、數學題，對當年從未乘坐過地鐵的河南老家學生而言晦澀難懂，而一線城市的孩子卻能憑借生活經驗輕松理解。這種因成長環境導致的理解差異，曾讓我強烈感受到教育資源的不平等。

談及2024年高考全國卷出現“人工智能”概念，我的感受頗為復雜。一方面，這標志著國家考試體系正以開放姿態擁抱未來，試圖通過命題導向選拔適應技術變革的人才；另一方面，也不可避免地暴露了新的資源差距 —— 并非所有孩子都有條件接觸AI、理解其應用邏輯，更遑論將其轉化為解決問題的能力。

AI素養的競爭，本質上始于“感知”——未必要求每個孩子成為程序員，但至少需要建立對技術的基礎認知，理解其作為“生產力工具”的價值。這種認知差異，可能在未來的人才選拔中形成新的隱性門檻。

如何在技術浪潮中平衡創新導向與教育公平，或許是比“AI 是否該進入課堂” 更值得深思的命題。

Q：今天的交流內容很多，嘗試總結一下？

李睿：我想分享對AI時代人才培養的核心判斷：未來真正能夠引領時代發展的 “國之棟梁”，既非單純的高分考生，也不僅是海外留學群體，而是那些具備強大問題解決能力的人。商業的本質不在于盈利本身，而在于創造價值；縱觀當下，許多杰出企業家正是在求學階段便開始實踐探索 —— 盡管這類“不務正業”的行為曾引發爭議，卻恰恰是他們后來成就事業的關鍵積累。

在AI技術深度重塑社會的背景下，知識獲取的邏輯已發生根本性轉變。過去，我們強調“既要明晰已知，也要洞察未知”。但如今，AI的強大檢索與生成能力，使得“知曉自身知識盲區”反而成為更重要的能力——因為具體知識缺口，AI完全可以高效填補。

基于此，我對家長的建議始終聚焦于 “理性接觸” 與 “自然融入”：首先，引導孩子認識AI、了解其應用場景；隨后，尊重每個孩子的認知節奏，讓他們在實踐中逐步建立與AI的良性互動。

這一過程中，切忌被 “學AI=搶占先機”的焦慮話術裹挾——如果AI教育是基礎性、普惠性需求，公立教育體系必然會逐步完善；而若家長對AI項目制學習等創新模式感興趣，也無需盲目追求標準化課程。

大發總結

從兒童認知發展的規律看，孩子的每一個問題 —— 無論是“不想寫作業” 的情緒表達，還是“π 的小數點后有何規律”的知識探索 —— 均蘊含著獨特的成長信號。

教育者的首要任務，是通過接納性提問（如“你最開心的事是什么”）精準定義問題，繼而引導孩子建立問題與任務之間的關聯性。

值得關注的是，頂尖高校的人才選拔趨勢已悄然轉向對“底層能力”的側重，這與AI時代的人才需求形成呼應：當知識獲取不再是核心壁壘，具身能力（通過身體與環境互動的能力）、健康意識與價值觀構建將成為未來競爭的關鍵維度。正如“無體育不清華”所揭示的教育導向，身體素質、心理韌性與創新實踐能力的培養，遠比單純的知識積累更具長遠價值。

面對市場上的焦慮營銷，教育從業者與家長需回歸育人本質。引用我在閱讀李子勛老師《讀懂孩子》中強調的教育內核——讓孩子感知世界的美好、人際的善意與自身的勝任力，AI教育的終極目標亦應如此：通過技術賦能，激發孩子對未知的好奇心，而非傳遞 “淘汰焦慮”。

AI時代的教育變革，本質是一場“回歸人性”的旅程：當技術越發達，越需要守護人類獨有的感知力、創造力與生命力。這既是教育的挑戰，更是技術浪潮中不變的育人初心。