不止 “听课”，更要 “动手”

   没有实践的 AI 学习是 “纸上谈兵”，AI 研学强调 “做中学”：用 Scratch+AI 模块搭建智能小车，用 Teachable Machine 训练 “手势控制灯”，甚至用 Python 爬取数据并分析校园周边交通情况。这些实践不是 “按步骤操作的流水线任务”，而是允许孩子试错 —— 比如小车撞墙了，要自己排查是传感器问题还是代码逻辑错误；模型识别不准，要思考是样本不够还是特征选得不对。

“场景” 为纽带

辨清楚：AI 研学

和传统 “AI 学习” 有何不同？

很多家长容易把 AI 研学和 “AI 编程课”“科技夏令营” 混淆，但二者的核心逻辑完全不同。

    举个例子：同样是 “AI 语音识别” 内容，传统课程可能会让孩子 “跟着教程，用现成的语音模块做一个‘语音控制开关’”；而 AI 研学则会先让孩子讨论 “校园里哪些场景需要语音识别？”（比如图书馆静音提醒、无障碍通道引导），然后分组设计方案，自己查资料解决 “如何让识别更精准”“如何适配校园环境” 等问题，最终做出一个 “针对校园场景的语音识别应用原型”—— 前者是 “学会用工具”，后者是 “会选工具、用工具解决问题”。

学什么、怎么学？

 AI 研学的内容并非固定教材，而是围绕 “AI 核心素养” 构建的课题体系，流程遵循 “从问题到成果” 的探究逻辑，并依据 “年龄适配性” 分学段递进设计，拒绝超前灌输。低学段（小学 1-4 年级）以 AI 启蒙与感知体验为主，通过 AI 绘画、机器人对话等具象化活动让孩子认知 AI，搭配 Scratch Jr. 图形化编程实践及 “AI 与人类区别” 的思维讨论；中学段（小学 5 - 初中）聚焦 AI 基础与简单应用，在讲解 “数据”“训练” 等基础概念的同时，结合校园生活设计 “AI 植物识别手册”“错题整理工具” 等实践课题，还融入语文、数学等跨学科融合内容；高学段（高中）则侧重 AI 进阶与深度探究，用类比方式解读机器学习、神经网络逻辑，引导孩子结合社会热点或兴趣开展 “城市交通 AI 分析”“老年人健康 AI 监测” 等课题，最终以研究报告、原型产品或参赛形式输出成果。

    AI 研学有着严谨的 6 步探究闭环，确保学习有目标、有方法、有成果。首先是选题立项，老师引导孩子从生活或校园场景出发，提出具体可实现的 AI 课题，如 “校园 AI 寻物系统”“AI 药品说明书朗读工具”，规避空泛话题；接着进行方案设计，小组讨论拆分任务并明确分工，比如将寻物系统拆解为数据收集、模型训练、界面设计等环节；随后进入知识储备阶段，孩子按需自主学习所需技能，老师仅在瓶颈时提供指导，实现高效的 “用中学”；核心的实践探究环节中，孩子动手解决数据不足、界面复杂等实际问题，老师通过提问引导其自主试错；完成初步成果后，小组打磨优化方案，准备 PPT、演示视频等展示材料；最后通过成果展进行分享交流，其他小组提问评价，助力孩子拓宽思路。

    这种分学段的内容设计与标准化探究流程，既符合不同年龄段孩子的认知水平，避免了盲目教学，又通过 “提出问题 - 解决问题 - 展示成果” 的完整链路，让孩子在自主探究与团队协作中，逐步掌握 AI 知识、提升解决实际问题的能力，真正实现从 “了解 AI” 到 “运用 AI” 的转变，同时培养跨学科思维与创新意识。

不只是学AI

很多家长问：“孩子以后不做程序员，有必要学 AI 研学吗？” 答案是 “有必要”—— 因为 AI 研学的核心价值，不止是 “掌握 AI 技术”，更是培养未来社会需要的 “核心素养”。

    1·培养 “AI 思维”：看懂 AI，不被 AI “绑架”未来的社会，每个人都会和 AI 打交道：用 AI 写报告、用 AI 做设计、用 AI 辅助决策。AI 研学能让孩子明白 “AI 的原理是什么”“AI 的局限在哪里”—— 比如知道 “AI 的答案来自数据，可能有偏见”，不会盲目相信 AI；知道 “AI 需要人类定义目标”，不会被 AI 的推荐牵着走。这种 “理解 AI、驾驭 AI” 的思维，比 “会用 AI 工具” 更重要。

    2·锻炼 “解决问题的能力”：从 “等答案” 到 “找答案”AI 研学的整个过程，就是 “解决一个真实问题” 的缩影：从提出问题，到拆分任务，再到克服困难、优化方案 —— 这个过程中，孩子会学会 “自主查资料”“和同伴协作”“面对失败不放弃”，这些能力是传统课堂很难系统培养的，却能迁移到学习、生活的方方面面（比如解决数学难题、组织班级活动）。

    3· 激发 “创新意识”：让孩子敢想、敢做在 AI 研学中，“没有标准答案”：同样是 “校园环保” 课题，有的小组会做 “AI 水质监测仪”，有的会做 “AI 垃圾分类提醒器”，有的会做 “AI 节电控制系统”—— 老师鼓励孩子 “想别人没想起的方案”“试别人没试过的方法”。这种 “允许创新、包容试错” 的环境，能打破孩子的 “思维定式”，让他们敢于表达想法、敢于动手实践。

   4· 提前适应 “跨学科学习”：应对未来的 “复杂挑战”AI 本身就是跨学科的技术（融合数学、计算机、物理、生物等），AI 研学也必然是 “跨学科的”：做 “AI 校园植物识别”，需要学 AI 技术 + 生物知识；做 “AI 老照片修复”，需要学 AI 技术 + 历史知识；做 “AI 健康监测”，需要学 AI 技术 + 医学常识。这种 “跨学科应用” 的经历，能让孩子明白 “解决真实问题需要多学科知识”，提前适应未来的学习和工作模式。

 AI 研学不是 “培养 AI 专家的捷径”，而是 “让孩子在 AI 时代不落后的基础工程”—— 它不教孩子 “如何成为 AI 的使用者”，而是教孩子 “如何成为 AI 的驾驭者”。当孩子通过 AI 研学，学会 “观察问题、探究原因、用技术解决问题” 时，他们收获的不仅是 AI 知识，更是面对未来的 “底气”—— 这种 “会思考、敢实践、能创新” 的能力，才是 AI 时代最核心的竞争力。