状态：工作稿，供课程体系讨论使用。2026-07-22 已更新为“共同底层 + 三条技术实现路径 + 贯穿层”口径；不再将“五大知识领域”作为并列课程主线，也不将“数字与计算系统”视为唯一核心脊柱。
目的：补足 知识锚点体系（知识锚点体系）从“原则”到“可进阶、可复用、可对外解释的课程骨架”的缺口。
边界：本稿不替代主题世界、主题项目、课次任务、作品成果 或季度包；它规定这些项目应承载怎样的学习积累。
当前阶段：K1 / K2 / K3 / P1 / P2 / P3。

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一、先统一一个判断：课程需要两条主线

项目线回答“孩子在创造什么”，知识能力线回答“孩子在持续学会什么”。二者不能互相替代。

主题世界 → 主题项目 → 课次任务 → 作品成果
     ↑                         ↓
知识领域 → 知识点 → 复用/组合 → 学习证据

课程不应回到“先把知识点讲完，再允许孩子做项目”的路径；也不能只用一个个项目替代连续学习。正确关系是：

项目是知识被初学、复用、组合、迁移和验证的场景；知识是项目质量、复杂度和自主度持续升级的基础。

为此，四张底图必须共用三个单位：

单位	含义	用途
知识簇	一组可连续进阶的相关知识与方法	课程体系的纵向主干
知识点	可学习、可观察、可复用的最小单元	课次与评价的标注单位
学习证据	孩子在作品、选择、解释、测试和修改中留下的表现	判断是否真正学会

一个知识点不以“老师讲过”为完成标准，而以孩子能否在后续项目中重新调用、与其他知识组合并说明理由为完成标准。

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底图一：共同底层、实现路径与贯穿层

1. 当前工作结构

“AI、计算、工程、设计、学科知识”不是同一种课程对象，不能作为五条等权、等量的课程主线运行。当前改用三层结构：

层级	内容	课程中的位置
共同底层	系统建构概念：目标与对象、信息/状态、规则、结构、反馈、约束、测试、迭代	所有孩子持续学习；不同媒介中反复复用
三条技术实现路径	数字创作、交互与计算；实体设计与制作；智能感知与控制	都有独立知识进阶；按阶段和项目形成连续学习，不互为附属
贯穿层	AI 协作与判断、设计表达、探究与真实世界知识	不作为每节课平均覆盖的“学科”，而是在项目中改变目标、方案、质量或责任判断

共同底层回答“怎样把目标变成可实现、可测试、可改进的系统”；三条路径回答“用什么技术媒介实现”；贯穿层回答“如何借助 AI、面向对象、尊重事实并解释作品”。

三条技术实现路径的知识簇

路径	核心问题	知识簇
数字创作、交互与计算	怎样让数字作品表达、运行并与人互动？	指令与表示；事件与交互；规则与控制；状态与数据；模块与算法；软件系统
实体设计与制作	怎样把想法转化为可制造、可测试、可修改的实体原型？	形态与空间；尺寸与参数；连接与结构；材料与制造；误差、测试与再设计
智能感知与控制	怎样让实体系统感知环境、按规则行动并根据反馈调整？	输入与输出；条件与阈值；感知与控制；反馈与校准；可靠性与多组件系统

说明：

• 数字创作、交互与计算保留原有编程课程的连续性，但“语言语法记忆”不再是首要目标；规则、状态、数据、反馈等系统概念才是长期学习对象。
• 3D 建模、打印、结构、硬件和机器人不能只作为数字项目的装饰或奖励环节；它们分别属于实体设计与制作、智能感知与控制两条需要独立进阶的路径。
• AI 是协作与判断层：它能生成、解释、比较、调试和整理，但不能替孩子定义目标、判断结果、修改方案和承担责任。
• 学科知识、设计与表达按项目调用，必须改变作品质量，不能为了“覆盖领域”而堆叠。

2. 共同进阶语法

共同底层、三条实现路径和贯穿层都使用同一种成长语法，但不要求在每节课同步推进：

感知与命名
→ 理解与跟随使用
→ 在新情境中复用
→ 与其他知识点组合
→ 自主选择、解释与迁移

这解决两个问题：低龄儿童不会因过早抽象化而失去体验；高龄儿童也不会一直停留在“跟着做”。

3. 六阶段学习重心

阶段	学习重心	对知识的典型动作	典型成果形态
K1	感知、回应、命名	观察、说出、选择、让作品产生回应	角色卡、互动故事片段、简单模型
K2	描述、规则、尝试	描述需求、使用简单规则、比较一次结果	故事小作品、互动场景、简单装置
K3	规则表达、测试调整	理解输入—规则—结果，测试并改一次	可解释的互动作品、规则模型
P1	功能作品、基础系统	组织多个功能，用 AI 和图标/语言表达目标	小游戏、互动应用、数字制造作品
P2	系统、数据、迭代	组合规则、数据和反馈，识别问题并优化	小系统、机器人/AI 应用、数据作品
P3	产品、工具链、真实价值	面向对象定义问题，整合多领域知识并自主取舍	综合项目、产品原型、解决方案

这里的阶段不是知识的绝对前置锁。阶段决定课堂组织、表达方式和基础复杂度；新老生差异仍由 分层挑战 处理。

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底图二：核心知识点进阶图

1. 知识点不是目录，而是一张可追踪的图

每个知识点都应有唯一编号、首次学习节点、复用节点、组合节点和迁移证据。建议使用以下卡片字段：

字段	含义
知识点 ID	例如 C-RULE-01（计算系统 / 规则与控制 / 基础条件）
所属知识簇	说明它与哪些知识点构成连续学习
学习表述	孩子在该阶段能做到什么，而非教师要讲什么
首学阶段	第一次正式进入的阶段
复用与组合节点	在哪些后续阶段、项目类型中再次出现
前置与后继	学会它之前需要什么；它能支撑什么更高阶任务
证据	用什么作品、解释、测试或修改行为证明掌握

2. 核心知识簇的阶段路线（首版）

知识簇	K1-K3：建立直觉与语言	P1：做出功能	P2：构成系统	P3：综合与迁移
A1 AI 能力与局限	知道 AI 会回应、会出错；不把 AI 当真人或唯一答案	能说清希望 AI 帮什么、自己决定什么	能比较 AI 给出的方案，发现不可靠处	能设定协作边界，并用证据评价 AI 输出
A2 目标与提示	用口语、图片或选项表达想做什么	用目标、对象、功能描述任务	加入约束、规则、评价标准	面向真实对象写出需求与协作任务书
A3 核查与责任	区分“我想象的”和“我查到的”	知道需要确认来源和安全边界	识别幻觉、偏差、隐私和版权风险	在作品中说明证据、限制与责任选择
C1 输入—处理—输出	看到“我做动作，作品有回应”	让事件触发角色/程序功能	解释输入、规则、输出和反馈的关系	设计多输入、多输出的完整系统
C2 规则与控制	顺序、重复、简单如果	事件、条件、循环、变量等实现功能	多规则协同、状态变化、异常处理	模块化、算法取舍、性能与可靠性判断
C3 数据与表示	用图标、颜色、数量表示信息	采集/记录简单数据并用在作品中	用数据驱动规则、可视化结果	判断数据质量并利用数据支持设计决策
E1 结构与机构	认识材料、连接、稳定与运动	为功能选择结构和材料	在承重、传动、空间限制中优化结构	在成本、可靠性、美观与维护之间取舍
E2 感知、控制与反馈	体验按钮、光、声音等输入输出	使用一种传感或控制方式完成装置	调整阈值、处理误报，形成反馈回路	设计可靠的人机/物理系统并说明限制
E3 原型与测试	试一试、说出哪里不一样	按目标完成一次测试和修改	制定测试条件，比较多轮方案	用测试数据迭代产品并阐明决策依据
D1 对象与需求	说出“给谁看/玩”	选择用户和核心功能	访谈、观察或模拟用户反馈	定义真实对象、需求和成功标准
D2 信息、叙事与交互	用角色、画面、声音表达	组织故事/页面/交互流程	优化信息结构、体验流程和界面反馈	为不同对象设计完整体验与发布叙事
I1 观察、模型与证据	观察、分类、提出“为什么”	用一个学科事实支撑设计	用模型、数据、证据解释系统关系	跨学科建模，说明证据边界与不确定性
I2 真实世界系统	认识生命、城市、宇宙、工程、文明中的关系	在一个主题中使用关键规则	建立多个要素及反馈关系	针对真实问题提出有依据的系统方案

这不是完整知识点清单，而是知识点清单的骨架。下一步需要按每个知识簇拆出 6—12 个可教、可评估、可复用的知识点卡。

3. 复用与组合规则

为避免“学过即消失”，课程研发应遵守以下建议规则：

1. 每个核心知识点至少经历一次首学、两次跨情境复用和一次组合使用。
2. 复用时必须改变作品类型、主题情境或工具至少一项；不能只是换一个皮肤重做练习。
3. 每个 课次任务 只有 1 个主知识点，最多 2 个辅助知识点；避免知识点堆叠导致项目失焦。
4. 进入 P2 的项目应至少出现一次“两个领域的显性组合”；进入 P3 的代表项目应至少出现一次“三个领域以上的系统组合”。
5. 复用证据必须记录在作品档案中：孩子如何调用了旧知识、做了什么判断、结果是否因此变好。

4. 一个知识点的完整样例

知识点：C-RULE-01 条件规则（如果……就……）

节点	学习动作	可观察证据
K3 首学	根据一个明确条件，让角色或装置作出不同回应	能说出“发生什么时，它会怎么做”
P1 复用	在游戏或互动作品中用条件实现功能	能把条件规则放进自己的功能设计
P2 组合	把条件与数据/传感器/状态结合，处理多种情形	能解释为什么阈值或条件不同，作品能应对异常
P3 迁移	在陌生项目中自行判断哪些地方需要规则，并比较不同规则的后果	需求说明、规则图、测试记录和修改理由

关键不在于孩子会不会背“条件判断”的术语，而在于能否不断用规则让作品更有效、更可靠。

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底图三：项目—知识映射表

1. 项目不是知识清单的外壳

每个 课次任务 必须同时写清两件事：孩子要完成什么创造任务，以及孩子因此要调用、复用或组合什么知识。建议用以下字段作为项目底表：

字段	必填说明
主题世界 / 主题项目 / 课次任务	项目情境与本课任务
作品成果	当堂可展示成果
主知识点	本课真正新学或重点巩固的一个点
复用知识点	作品必须调用的已学点
组合结构	这些知识如何共同改变作品，而非并列出现
AI 协作点	AI 在目标、方案、调试、核查或表达中的具体作用
孩子判断点	孩子必须自行选择、解释、修改或评估的环节
证据	作品、规则图、测试记录、口头解释或 AI 交互记录

2. 项目复杂度的四级结构

级别	项目中的知识关系	适用重心
I 单点应用	一个主知识点解决一个明确任务	K1-K3 的首学与 P1 新功能
II 跨情境复用	旧知识在新主题、不同工具或不同作品类型中再次发挥作用	K3-P2
III 系统组合	共同底层概念与至少一条实现路径形成可解释的系统链条	P2 核心项目
IV 综合迁移	面向真实对象，孩子自主选择并组合技术路径与贯穿层知识，权衡限制	P3 代表项目

这四级不是按课次机械排列。一季度应既有独立成果，也要安排少量组合节点，让孩子看见“以前学过的东西正在一起发挥作用”。

3. 映射示例：生命世界 / 未来动物园

课次任务	作品成果	主知识点	复用与组合	作品因知识而变好的地方
设计一种未来动物	动物角色卡/互动形象	I1 分类与适应性	D2 角色表达；A2 描述目标	动物特征不只是奇特，而能说明环境适应关系
建造栖息地	场景模型/数字场景	E1 结构与材料或 C1 输入—输出	I2 环境要素；D1 对象与需求	栖息地能支持动物行为，不只是装饰背景
设计智能饲养员	互动程序/装置原型	C-RULE-01 条件规则	C3 数据；E2 感知反馈；A1 AI 局限	系统能按不同状态给出不同处理，而非固定播放
调整生态平衡	生态模拟/数据图	I2 系统关系	C3 数据、C2 规则、E3 测试	能解释一个要素变化会如何影响其他要素
动物园公开日	展示页面/讲解视频	D2 信息与展示	A3 事实核查；D1 受众；既有系统知识	作品能被别人理解，并说明设计依据与局限

4. 季度包的知识节奏

12 次正课不应是 12 个彼此孤立的“知识点课”，建议采用：

进入情境与首学（约 3 次）
→ 跨情境复用（约 4 次）
→ 两次小型组合（约 3 次）
→ 阶段整合、展示与反思（约 2 次）

这只是结构比例，不是固定课次模板。不同阶段的整合强度应不同：K 段可以是故事、角色和规则的整合；P 段才逐步走向数据、系统、工程和真实对象的整合。

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底图四：学习结果表达框架

1. 四维结果，不把“创造力”当成唯一结果

课程对外和对内都应同时说清四类结果：

维度	回答的问题	可观察结果
知识	孩子理解了哪些概念、规律和边界？	能识别、解释并在作品中正确调用知识
技能	孩子能完成哪些创造动作？	能使用工具、构建原型、测试、调试、呈现
思维	孩子如何分析、设计和判断？	能提出目标、建立规则、比较方案、看见系统关系、依据证据修改
价值观与品格	孩子以什么方式对待工具、他人和真实问题？	主动承担、尊重事实、负责任使用 AI、协作、面向他人创造价值

六大能力仍可作为内部评价语言，但不应独占对外表达。它们可与四维结果对应：表达力、探究力、系统力、创造力、协作力、影响力，分别通过知识、技能、思维和价值观证据被具体化。

2. 分阶段学习结果表述

阶段	知识	技能	思维	价值观与品格
K1	认识作品会因指令、材料或互动产生不同回应	在支持下完成选择、组合和表达	愿意观察、尝试并说出自己的想法	形成“这是我做的”的拥有感，愿意分享
K2	初步理解角色、环境、简单规则和真实事物之间的联系	能制作一个有简单规则的故事/互动/模型	能比较一次结果，并尝试调整	学会尊重同伴想法和作品
K3	理解输入、规则、结果及基础事实知识	能完成可解释的互动作品，并进行一次测试修改	能说出设计理由和作品改进方向	开始理解 AI 可以帮忙但不能代替自己决定
P1	理解功能、事件、条件、用户和基础 AI 协作	能完成具有明确功能的数字或实体作品	能把目标拆成若干功能，比较简单方案	愿意为使用者考虑，并对自己的选择负责
P2	理解数据、反馈、系统关系、AI 可靠性等关键概念	能构建并迭代一个小系统	能依据测试和数据发现问题，组合多条规则	尊重证据，能够识别并处理 AI/系统的不确定性
P3	理解产品、真实对象、约束、证据与责任之间的关系	能组织 AI、数字、工程和表达工具完成综合项目	能定义问题、权衡取舍、迁移知识并解释决策	面向真实对象创造价值，承担协作、版权、隐私与安全责任

3. 面向家长的结果表达公式

每个季度不应只展示“做了什么作品”，建议固定使用：

孩子完成了什么作品
+ 在作品中学会了什么知识
+ 形成了什么可见技能
+ 做过哪些关键判断与修改
+ 下一阶段将复用或升级什么

示例：

孩子完成了一个能根据动物状态作出回应的“智能饲养员”原型；学习并复用了条件规则、动物需求和传感反馈知识；能够把“如果……就……”转化为作品规则；在测试中修改了提醒阈值；下一阶段将把单一规则升级为多状态的生态系统。

这类表达既保留项目的吸引力，也把知识、技能、思维和价值观落到具体事实。

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五、四张底图之间的关系

研发顺序应当是：先确定领域与阶段目标，再拆知识点进阶，再把知识点放进项目，最后从真实学习证据中生成对外表达。不能反过来先写宣传话术或项目标题，再临时补知识标签。

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六、下一轮需要共同定下的关键决策

本稿先建立骨架。要形成可研发、可排课的 V1.0，还需要依次确定：

1. “系统建构概念”作为共同底层是否完整、边界是否清楚；哪些概念是 K1—P3 全员必学。
2. 三条技术实现路径的核心知识点清单、ID 和前后关系；尤其需要确认实体设计与制作、智能感知与控制各自的独立进阶。
3. K1—P3 各阶段的“必达点、可选点、挑战点”，以兼顾运营中的新生插入与老生进阶。
4. 学科锚点与校内课程的映射范围：先做主题世界的高价值知识地图，还是直接细化到年级教材单元。
5. 样板季度包“未来动物园”作为第一套验证样本，逐课填写项目—知识映射，检验这套骨架是否真能落地。

七、当前结论

AI 时代创造教育体系不能只回答“孩子做什么作品”，还必须稳定回答：

孩子每一年在什么知识上变得更懂，在什么技能上变得更能做，在什么思维上变得更会判断，在什么价值观上变得更能对自己、他人和 AI 负责。

这四张底图不是给创造教育加上一套传统学科目录，而是让创造活动拥有可积累、可复用、可组合、可解释的学习骨架；其中数字创作、实体设计与智能感知是三条需要被认真建设的技术实现路径。