内部共识稿 V0.4

内容源：Markdown材料状态：历史

面向对象：内部团队。
定位：内部共识稿，不是面向家长的招生宣传稿。
命名口径：本文以“AI 时代创造教育体系”作为项目总名称；项目的理念与方法框架统一称为“创造教育框架”。

一、战略判断篇：为什么现在必须做

图 1：项目判断总览

核心判断：AI 是入口，但不能停留在“AI 工具课”；真正要交付的是孩子持续创造真实作品的能力与体验。

1. 编程教育作为单一卖点正在变弱

过去十年，少儿科技教育的主要卖点是编程。家长为“学编程、学 Python、学机器人”买单，本质上是在为技术趋势和未来不确定性买单。

但今天，单纯“编程课”的新鲜感与稀缺性都在下降。只讲编程语言、软件工具或硬件套件，已经很难支撑下一轮增长。

2. AI 是下一轮科技教育最大的入口

AI 是家长能感知到的最大变化，也是科技教育最强的新入口。家长表面上会为 AI 买单，但更深层买的是：

孩子能否适应未来工具变化
孩子能否用 AI 做出真实作品
孩子是否拥有更强的问题解决能力
孩子是否能从工具使用者成长为创造者

因此，AI 是表层卖点，创造是本质卖点。

3. 类 AI 创作协作工具工具带来技术平权

图 2：AI 技术平权带来的学习路径变化

这不是否定编程，而是改变技术学习的入口：孩子可以先进入创造，再在创造中理解代码、硬件、系统和表达。

类似 AI 创作协作工具的新一代 AI 创作工具，会把过去复杂的软件开发、硬件控制、3D 建模、机器人任务、无人机任务和表达设计串联起来。

这意味着孩子的创造上限不再主要由“是否已经掌握完整编程技能”决定，而更多取决于：

能否提出清晰目标
能否描述需求
能否判断结果
能否持续迭代
能否组织工具、资源和表达

过去孩子必须长期学习工具，才可能做复杂作品；未来孩子可以在 AI 支持下更早进入真实创造。

4. 项目方向不是“编程 + AI”

传统逻辑是：

先学语法
再学算法
再做小作品
再做复杂项目

AI 原生创造教育的逻辑是：

先有想法
借助 AI 快速生成可运行原型
在真实反馈中理解技术
通过迭代逐步形成系统能力与创造判断力

所以，本项目不是传统编程教育的升级版，而是面向 AI 时代的新一代创造教育。

二、教育理念篇：核心教育主张

图 3：AI 时代创造教育体系的四层结构

AI 不是孤立模块，而是整个体系的时代基础；创造不是口号，而要通过课程结构和成长证据落地。

1. 总定义

AI 时代创造教育体系，是一套面向未来十年的儿童科技教育体系。它以 AI 技术平权为时代基础，以创造为教育目标，通过主题世界、季度主题包、课次任务、硬件融合、AI 原生评价和成长档案机制，帮助孩子从学习工具转向真实创造。

一句话表达：

让孩子用 AI 创造真实作品。

更完整表达：

让孩子借助 AI 进入真实创造，持续完成软件、硬件、智能系统与表达作品，逐步成长为能够提出目标、组织过程、判断结果并创造价值的人。

2. 创造教育框架的位置

创造教育框架不再作为整个项目的唯一总名称。它更适合作为理念与方法框架：

项目总名称：AI 时代创造教育体系
理念框架：创造教育框架
课程模型：大世界学习模型
交付单元：季度主题包
未来基础设施：学生创作平台 / 儿童创作平台

这一区分使总项目名称更贴近业务落地，也使创造教育框架更准确地承担教育理念与方法框架的角色。

3. AI 是创造中枢，不是普通工具模块

图 4：AI 创造中枢模型

AI 不是和编程、硬件并列的一个模块，而是把多种创造通道串联起来的中枢。

不能再把课程说成：

编程 + 硬件 + AI + 表达

这仍然是传统工具拼盘。

核心表达：

AI 驱动的创造教育
= 用 AI 统筹想法、设计、代码、硬件、作品和表达
= 让孩子从使用工具，进入真实创造

AI 是新一代创造操作系统。编程、硬件、3D 打印、机器人、无人机和表达设计，是被 AI 串联起来的创造实现通道。

3.1 4I 创造教学法

本体系的核心培养价值是AI 时代创造力：孩子能够发现值得解决的问题，形成自己的创造意图与方案，合理借助 AI 和其他工具把想法实现为真实作品，并通过测试、判断、修改和表达持续创造价值。AI 协作能力是其中的关键时代能力，真实作品是学习载体与成长证据；两者都不取代孩子的创造主体性。

4I 创造教学法，是本体系唯一的课堂教学法。它让孩子在真实挑战中经历“探、想、做、改”，借助 AI 把想法变成真实作品，并在持续迭代中发展 AI 时代创造力。

完整定义、AI 在各环节的两层作用、教研硬约束、对外表达及研究依据，见《4I 创造教学法 V0.1》。

Inquire：探——理解真实情境，发现问题、证据与限制
Imagine：想——形成自己的创造意图、方案与优先级
Implement：做——借助 AI 将方案实现为代码、原型或作品
Iterate：改——测试、判断、修改、展示、反思并进入下一轮探究

它不是“教孩子下提示词”。孩子向 AI 说明需求、规则和限制，是 Imagine 与 Implement 中必须发生的动作；方法的起点始终是对真实问题的探究，终点是孩子能够判断、修改和解释自己的作品。

AI 在 4I 中有两层作用：

作用	含义	在 4I 中的体现
创造协作	帮孩子探究、比较、理解、诊断和反思，不替孩子作最终决定	贯穿探、想、做、改
创造实现	把孩子已经作出的决定转化为可运行的代码、原型、交互、智能体、图像、结构或控制逻辑	以做为核心，在改中继续发生

关键边界：AI 可以生成初始实现，但孩子必须负责提出问题、形成意图、选择方案、判断结果、提出修改和解释作品。

它改变的不是“是否学习代码”，而是孩子进入技术学习的路径：不再要求先完整掌握语法才有资格创造，而是在生成、阅读、修改、调试和重构 AI 生成的实现中，逐步理解代码、规则、状态、数据、交互与系统。

对外可用一句话表达：

让孩子经历“探、想、做、改”：从真实问题出发，用 AI 把想法做成作品，再亲自测试、改进并讲清楚自己的设计。

4. AI 是能力放大器，不是答案机器

图 5：AI 使用边界

孩子必须负责	AI 可以负责	老师需要负责
提出目标	生成初稿	控制课堂节奏
描述需求	解释代码	追问关键原因
选择方案	辅助调试	鼓励表达展示
判断结果	提供建议	观察过程表现
迭代作品	优化表达	保障任务边界

边界原则：不是 AI 替孩子做，而是孩子学会驾驭 AI 完成创造。

AI 可以放大孩子的能力，但不能替代孩子的判断。

孩子必须承担：

提出目标
描述需求
选择方案
判断结果
迭代作品
表达过程

AI 可以承担：

生成初稿
解释代码
辅助调试
提供方案
连接工具
优化表达

教师和课程设计必须确保：作品可以被 AI 加速，但成长不能被 AI 外包。

5. AI 的五层定位

AI 在本体系中不能只被理解为工具，也不能被理解为老师。更准确的定位是五层：

层级	AI 定位	回答的问题
市场层	入口卖点	为什么家长愿意关注？
教育层	创造中枢	AI 如何改变学习方式？
学生层	能力放大器	孩子如何做以前做不到的事？
评价层	过程证据系统	如何看见真实成长？
交付层	教师减负系统	如何让校区稳定交付？

图 6：AI 五层定位模型

对外，AI 是入口卖点；对内，创造才是本质目标。课程不能停留在“学 AI 工具”或“学提示词”，而要让孩子用 AI 进入真实创造。

对课程研发而言，AI 不是在旧课最后加一个润色环节，而要进入创造过程中的关键决策点：

提出目标时，AI 帮助澄清想法
生成方案时，AI 提供多种可能
选择方案时，AI 帮助比较优缺点
创作过程中，AI 辅助调试和解释
测试阶段，AI 提出风险和异常情况
展示阶段，AI 帮助整理表达
复盘阶段，AI 生成过程记录和成长反馈

教研设计每节课时，不应问“这节课哪里加 AI”，而应问：

这节课哪个创造环节必须有 AI 参与？
AI 提供了什么可能性？
孩子保留了什么判断？
AI 留下了什么过程证据？
老师因此减少了什么负担？

如果这些问题答不出来，这节课仍然只是传统课加 AI 包装。

6. 创造教育框架的核心成长目标

创造教育框架帮助孩子从好奇的探索者，成长为能够主动创造并逐步创造价值的人。

内部仍可保留六大能力作为教研语言：

表达力
探究力
系统力
创造力
协作力
影响力

但对校区和家长，能力树不应直接作为课程体系呈现。对内讲能力，对外讲阶段、主题、作品和成长证据。

7. 主动性是发动机

主动性不是第七种能力，而是整套体系的发动机。

没有主动性，表达力、系统力、创造力都是死的；有主动性，孩子会主动调用能力，提出目标、做选择、修改方案，并愿意把作品变得更好。

创造教育框架的重要任务不是单纯培养能力，而是保护并放大孩子的主动性。

主动性与驱动力模型不是并列关系。驱动力模型负责点火和供能，主动性是孩子真正进入主动创造状态后的表现。

图 7：驱动力、主动性、能力与作品证据的关系

驱动力模型 = 点火与供能机制
主动性 = 孩子主动创造的发动机状态
能力模型 = 主动性 可以调用的能力部件
作品与档案 = 主动性 运转后留下的成长证据

幻想、创造、拥有感、精进、价值五类驱动力的作用，不是给课程增加趣味包装，而是把孩子推向以下状态：

我想做
我来选
我能改
我想让它更好
我愿意展示给别人

因此，课程和产品都要设计“主动性节点”，让孩子在每节课中至少经历目标表达、方案选择、理由解释、作品修改和成果展示中的若干关键动作。

产品中的主动性不应只体现在最终成长报告里，而要体现在创作流程中：

孩子表达目标
AI 提供多个可能
孩子选择和修改
平台记录修改过程
分层挑战 提供开放扩展
作品集呈现目标、选择、修改和解释
AI 过程评价识别孩子的主动性证据

儿童创作平台的核心不是“更适合孩子用的 AI 工具”，而是“能保护和放大孩子主动性的 AI 创作环境”。

三、方法框架篇：创造教育框架到底包含哪些方法模块

方法框架篇用于说明 AI 时代创造教育体系背后的教育设计语言，帮助课程、教研、运营和校区团队形成统一理解。

创造教育框架在这里不再作为总项目名，而是作为“创造教育框架”存在。它回答的是：

孩子创造什么？
孩子发展什么能力？
孩子如何成长？
如何评价？
老师如何引导？
一节创造课如何发生？
课程内容如何组织？
知识如何锚定？
孩子为什么持续投入？

当前方法框架包含创造活动分类、六大能力、创造成长模型、创造评价模型、教师引导模型、4I 创造教学法、课程活动路径、驱动力结构、知识锚点体系和主动性。

图 8：创造教育框架方法框架总览

1. 创造活动分类

创造活动分类回答“孩子可以创造什么”。它不是按工具分类，而是按创造目标分类。

类型	典型成果	说明
表达型创造	故事、动画、演讲、海报、短视频	让孩子表达观点、情绪、想象和理解
数字型创造	游戏、网页、AI 应用、交互作品	让孩子把想法变成可运行的数字作品
工程型创造	机器人、传感器装置、3D 打印、无人机任务	让孩子把创造带入真实物理世界
探究型创造	实验、调查、数据可视化、研究报告	让孩子通过证据理解问题
系统型创造	未来校园、智慧城市、火星基地、生态系统	让孩子理解结构、关系、规则与反馈

创造活动分类的价值：避免课程被工具牵着走。课程研发的关键问题不是“这节课教什么软件”，而是“这节课让孩子完成哪一类创造”。

2. 六大能力：创造中发展什么能力

六大能力是内部教研和评价语言，不是直接给家长展示的课程目录。

表达力
探究力
系统力
创造力
协作力
影响力

这些能力不是线性顺序，而是在创造活动中交织发展。例如一个“未来动物园”项目，可能同时发展表达力、系统力、工程创造力和影响力。

3. 创造成长模型

创造成长模型回答“孩子如何成长”。可用三条轴理解：

成长轴	从低到高
创造复杂度复杂度	简单作品 → 完整项目 → 复杂系统
创造自主度拥有感	跟着做 → 一起做 → 自己做 → 带领做
创造影响力 Impact	影响自己 → 影响同伴 → 影响真实场景

创造成长模型的价值：帮助教研团队判断，同样是做作品，孩子是否真的在变强。

4. 创造评价模型

创造评价模型回答“评价什么”。未来应和 AI 原生过程评价结合。

评价不只看作品是否完成，还要看：

创意是否来自孩子真实想法
是否能描述目标和问题
是否能组织工具完成作品
是否有修改和迭代
是否能解释作品价值
是否留下可观察成长证据

在 AI 原生场景下，创造评价模型要特别关注孩子与 AI 交互过程中的表达、选择、判断和修改。

5. 教师引导模型

教师引导模型回答“老师如何引导”，并与教师减负原则结合。

老师不是全能项目导师，而是轻量引导员。教师引导模型的作用不是增加老师负担，而是帮助老师抓住少数关键动作：

明确任务
控制节奏
提出追问
鼓励表达
组织展示
记录观察

复杂的任务设计、技术支持、评价生成和作品归档，由课程包、AI 工具和平台系统承担。

6. 4I 创造教学法

4I 创造教学法回答“儿童与 AI 在创造中分别承担什么责任”，是创造教育框架中唯一保留的上位课堂教学法。它不等于教师逐分钟执行的课堂流程。

4I 描述孩子创造学习中必须发生的探究、构想、实现与迭代行为。每一轮 4I 都必须产生可测试的作品或阶段成果；孩子的目标、选择、判断、修改与表达不可被 AI 外包。

由 4I 指导的课堂执行结构为“六环课堂教学流程及环节交付标准”：进入挑战、探究解构、构想决策、共创实现、测试改进、展示沉淀。它显性保障知识支架、AI 创造实现、儿童展示表达与家长可见证据；不再将这些要求混入另一套“创造学习循环”或“七步教学法”术语。

4I 的完整使用说明见《4I 创造教学法 V0.1》。

7. 课程活动路径

课程活动路径回答“课程实际学什么、怎么排”。它要把理念转化为课程结构：

阶段 K1/K2/K3 + P1/P2/P3
↓
主题世界
↓
季度主题包
↓
课次任务
↓
当堂成果
↓
分层挑战
↓
作品集记录

课程活动路径是连接创造教育框架理念和校区课程表的关键模块。

8. 驱动力结构

创造教育不能只讲能力，还必须解释孩子为什么愿意持续投入。

幻想 幻想
↓
创造 创造
↓
拥有感 拥有
↓
精进 成长
↓
价值 价值

不同年龄的驱动力不同：

年龄	核心驱动力	典型表达
低龄	幻想幻想驱动	如果恐龙复活会怎样
中龄	创造 / 拥有感创造与拥有驱动	我能做出更酷的系统
高龄	精进 / 价值成长与价值驱动	我的作品能否解决真实问题

这套模型要用于检查每个课次任务：它是否足够吸引孩子，是否能让孩子持续投入。

9. 知识锚点体系

知识锚点体系回答“孩子到底学到了什么具体知识”。它不是补充项，而是创造教育框架方法框架中的正式模块，用于把创造活动、学科知识、AI 素养和工程实践连接起来。

AI 时代创造教育不能只讲 AI、创造和能力，也需要回答家长和校区最直接的问题：

孩子到底学到了什么具体知识？

因此，课程中需要建立“知识锚点体系”。知识锚点不是把课程变成学科补习，而是把学科知识、AI 素养和创造工程知识嵌入到项目任务中，让学习内容更具体、更可解释。

知识在本体系中的定位是：

知识不是课程主线，而是创造质量的支撑。

判断标准不是“这节课讲了什么知识”，而是：

这个知识是否让作品变得更合理、更可靠、更有表达力？

知识锚点包括三类：

类型	回答的问题	典型内容
学科锚点	这个项目连接了哪些真实知识？	语文表达、数学建模、科学探究、历史人文、地理空间
AI 素养锚点	孩子是否理解并会使用 AI？	AI 发展历史、提示词、智能体、AI 幻觉、事实核查、AI 伦理
创造工程锚点	孩子如何把想法变成作品？	原型、结构、调试、传感器、数据、迭代、展示

10. 学科锚点：增强知识价值可见度

学科锚点用于把语文、数学、科学、人文等知识转化为可创造、可表达、可探究、可展示的任务。

这里的学科锚点应包含真实学科、学校正在学或即将学到的内容。但课程不是把校内学科知识搬进来讲一遍，而是把校内知识转化为创造任务中的判断依据、建模材料和表达材料。

不是：把语文、数学、科学知识拿来补习。
而是：把真实学科知识嵌入 AI 创造任务，让孩子用它做判断、建模型、表达作品。

学科融合可以分为三层：

层级	含义	示例
校内同步	对应孩子当前年级正在学的知识	科学中的动物习性，数学中的数据整理
校内延展	在校内知识基础上做应用和创造	用动物习性设计未来动物园，用数据整理做环境监测
跨学科创造	多个学科共同支撑一个作品	科学 + 数学 + 语文 + AI，共同完成智能饲养员系统

图 9：真实学科知识如何进入创造任务

学科融合的边界是：

不抢学校学科教学的位置，而是让学校知识在作品中活起来。

每节课如果设计真实学科融合，需要回答：

对应哪个学科？
对应哪个年级或知识段？
这个知识在学校里大概叫什么？
它在本课作品里解决什么问题？
如果孩子不理解这个知识，作品会哪里变差？

示例：

学科	结合方式
语文	故事改写、角色对话、说明文表达、辩论稿、阅读理解可视化
数学	几何建模、比例尺、概率模拟、函数变化、统计图表、数学游戏
科学	生态系统、力与运动、电路、传感器实验、数据探究
历史 / 人文	文明复原、城市制度、历史场景模拟、文化表达
英语	AI 对话角色、英语任务闯关、双语介绍、项目展示

学科锚点与大世界学习模型不冲突。二者层级不同：

主题世界 = 情境容器
学科锚点 = 知识内容
课次任务 = 学习行动
当堂成果 = 外化作品

例如：

主题世界：生命世界
季度主题包：未来动物园
学科锚点：科学，栖息地 / 食物链 / 适应性
课次任务：设计一种未来动物及其生存环境
当堂成果：未来动物生态卡 / 简易生态系统模型

11. AI 素养锚点：形成 AI 时代的新知识体系

除学科知识外，课程还需要系统承载 AI 时代的新知识。AI 素养不等于深讲算法原理，而是让孩子理解、使用、判断和驾驭 AI。

AI 素养锚点可包括：

模块	孩子要理解什么	典型内容
AI 基础认知	AI 是什么，不是什么	AI 发展历史、生成式 AI、模型、数据、幻觉
提示词能力	如何把想法说清楚	角色、目标、约束、示例、迭代提问
AI 协作方式	如何和 AI 一起完成作品	提建议、改方案、解释代码、生成素材
智能体认知	AI 不只是问答工具	Agent、任务分解、工具调用、自动执行流程
AI 判断力	如何判断 AI 结果是否可靠	事实核查、偏差、版权、安全、隐私
AI 创造伦理	AI 时代什么仍需人负责	原创性、署名、责任、不能外包判断

这部分是 AI 时代创造教育区别于传统编程课和普通项目课的重要知识抓手。

12. 规则分层：避免压垮教研

知识锚点、AI 素养、创造活动分类、创造成长模型、创造评价模型等模块不能全部压到每一节课上，否则课程研发会变成复杂填表，老师也难以执行。

课程设计规则应分为三层：

层级	含义	内容
必填项	每节课必须明确	课次任务、当堂成果、三层挑战、4I 学习逻辑、六环流程及 AI 创造实现、知识锚点
选填项	按课程需要选择	硬件使用点、学科拓展、工程结构、表达展示、数据记录、合作任务
后台项	教研研发和评审时使用	创造活动分类、创造成长模型、创造评价模型、教师引导模型、4I 创造教学法、驱动力结构、主动性

每节课的知识锚点不需要全部覆盖。推荐规则：

至少 1 个主知识锚点
最多 2 个辅助知识锚点

一节课的最小设计公式：

一节课 =
一个课次任务
+ 一个当堂成果
+ 一个主知识锚点
+ 4I 学习逻辑与六环流程完整展开（AI 创造实现至少发生一次）
+ 三层挑战

一个季度包的整体设计公式：

一个季度包 =
一个主题世界
+ 一个季度主题
+ 12 节课
+ 若干学科锚点
+ 若干 AI 素养锚点
+ 若干硬件 / 工程锚点
+ 一个季度作品集

关键边界：

每节课不追求什么都覆盖；每个季度包要保证整体覆盖足够丰富。

13. 主动性与方法框架的关系

主动性不是创造活动分类、创造成长模型或六大能力中的一个模块，而是驱动所有模块运转的发动机。

没有主动性，方法框架会变成一套静态术语；有主动性，孩子才会主动使用能力、工具和资源去完成创造。

四、课程体系篇：课程如何组织

图 10：课程体系总图

长期主题负责方向，季度包负责运营，课次任务负责交付，当堂成果和作品集负责可见价值。

1. 大世界学习模型

课程不应被设计成零散的编程项目、硬件项目或 AI 项目，而应让孩子持续进入几个高价值的主题世界。

这套方法可以命名为：

大世界学习模型

它的核心是：

长期主题世界
↓
季度主题包
↓
课次任务
↓
当堂成果
↓
季度作品集

2. 五大长期主题世界

长期主题世界暂定五类：

主题世界	深层议题
生命世界	自然、生态、生命系统、进化、共生
城市世界	社会生活、空间设计、公共服务、未来社区
宇宙世界	探索、边界、科学想象、未知问题
工程世界	工具、发明、智能硬件、机器人、自动化
文明世界	历史、文化、制度、协作、价值创造

主题世界不是普通兴趣主题，而是长期承载任务、作品、知识和能力发展的学习情境。

图 11：五大主题世界与季度主题包示例

长期主题世界	可延展的季度主题包示例
生命世界	恐龙复活计划、未来动物园、神奇植物研究所、海洋生命基地
城市世界	未来校园、智慧社区、机器人餐厅、未来交通系统
宇宙世界	火星基地计划、月球城市、星际探险、太空农业
工程世界	最强机器人、智能设备实验室、无人机任务、自动化工厂
文明世界	海底文明、未来特工学院、历史重建、未来文明设计

对孩子讲季度主题包，对内部研发讲主题世界，对家长讲成长证据。

3. 孩子感知的是季度主题包

孩子不会说“我要学生命世界”。孩子会被具体主题吸引，例如：

恐龙复活计划
未来动物园
火星基地计划
机器人餐厅
海底文明
未来特工学院
未来校园
智慧城市

因此：

总部研发看主题世界
校区排课看季度主题包
孩子体验看课次任务和当堂成果
家长沟通看成长证据和作品集

4. 年龄阶段采用 K1/K2/K3 + P1/P2/P3

年龄阶段采用“幼儿园三年 + 小学三阶段”的结构。幼儿园按 K1/K2/K3 三年组织，小学按 P1/P2/P3 三个阶段组织，每两年一个节点。

阶段结构：

阶段代码	中文阶段名	基本范围	作品成长关键词	阶段定位
K1	幼儿感知启蒙段	幼儿园第 1 年	回应体验	感知回应、参与、选择、命名
K2	幼儿探索表达段	幼儿园第 2 年	故事小作品	需求表达、简单规则、测试调整
K3	幼儿衔接创造段	幼儿园第 3 年	规则表达	规则理解、作品表达、入学前创造准备
P1	小学低龄创造段	小学 1-2 年级	功能作品	功能作品、图标/语音支持、幼小衔接
P2	小学中龄系统段	小学 3-4 年级	小系统	小系统、规则、数据、迭代
P3	小学高龄项目段	小学 5-6 年级	综合项目	综合项目、工具链、真实价值

其中，P1 兼顾幼小衔接，不再单独设置 T0。小一上学期需要在 P1 内部通过课程难度、任务表达方式和教师脚手架处理课堂适应、任务理解、图标/语音支持等问题。

原则是：

年龄决定班级
分层挑战 决定深度

5. 季度包标准结构

校区按季度收费，一个季度三个月，12 次课；一年 4 个季度，48 次课。12 次课是续费节点。

季度包标准结构：

1 个主题设定
+ 12 个独立课次任务
+ 12 个当堂成果
+ 2-3 次阶段性组合展示
+ 1 个季度作品集

核心原则：

主题世界连续，课次任务独立，当堂成果可见，季度作品集归档。

不把 12 次课设计成一个超长项目制，也不强制 4 次课一个小项目。低龄和新生尤其需要每节课都有明确产出。

图 12：季度包结构图

12 次课共享同一个主题氛围，但不是一个强依赖的超长项目。

6. 三层挑战机制

同一个课次任务，设计三层挑战：

基础挑战：所有孩子完成
进阶挑战：能力更强的孩子加做
开放挑战：允许自由改造和扩展

分层挑战用于解决新生插入、老生进阶、混合班级和个体差异问题。

分层不能压垮老师，必须由总部预制任务卡、示例、成果标准和教师提示。

图 13：同课次三层挑战

一句话：年龄决定班级，分层挑战决定深度。

7. 每个年龄、每个季度都有硬件

硬件不是单独课程线，而是贯穿式创造媒介。

先定原则：

每个年龄阶段都有硬件
每个季度包都有硬件
硬件要与 AI、编程、作品表达结合
具体设备、比例、替代方案等，等硬件清单明确后再定

硬件的价值不是“多一个品类”，而是让孩子的创造从屏幕进入真实世界。

五、校区落地篇：如何交付与运营

图 14：教师减负分工图

老师不是超级老师，系统必须为老师减负。

1. 教师角色要减负

不能把老师设计成全能项目导师。校区老师很难同时承担课程设计、复杂技术排错、个性化评价、作品分析和家长转化。

新的教师角色应定义为：

由课程包、AI 工具和平台系统支持的轻量引导员。

三方分工：

课程包负责：任务设计、材料准备、难度梯度、课堂流程
AI 工具负责：个别辅导、技术解释、调试支持、过程记录
平台系统负责：作品归档、交互分析、评价生成、家长反馈
教师负责：节奏控制、现场观察、关键追问、鼓励表达、展示组织

老师不是超级老师。总部必须通过课程包和工具平台为老师减负。

2. 每节课的基本交付结构

每节课按六环课堂教学流程组织，并以相应的环节交付标准验收：

进入挑战：明确儿童能理解的真实问题、对象或任务
↓
探究解构：识别条件与限制，获得关键知识或技能支架
↓
构想决策：孩子形成作品意图并作出真实选择
↓
共创实现：AI 真实进入代码、原型、交互或结构，形成可测试初版
↓
测试改进：孩子测试、判断并完成或提出明确修改
↓
展示沉淀：孩子讲清设计，获得反馈并留下家长可见证据
↓
进入下一轮挑战或项目延伸

低龄 60 分钟，中龄 90 分钟，高龄 120 分钟。不同年龄课长不同，但都应坚持“当堂成果可见”。

3. AI 原生过程评价

如果未来有儿童创作平台或学生创作平台，孩子在一节课中和 AI 交互的过程，本身就是评价数据。

传统评价看最终作品；AI 原生评价可以看创造过程：

目标表达：孩子能否说清楚自己想做什么
问题描述：孩子能否描述哪里不对、想怎么改
方案选择：孩子能否在多个建议中做选择
迭代行为：孩子有没有持续修改和优化作品
成果表达：孩子能否解释自己的作品和创造过程

轻量版评价：

一节课：看目标表达、任务完成、一次迭代、成果展示
一个季度：看作品数量、主题参与、能力变化、代表作品
长期：看创造档案、AI 交互记录、挑战层级变化、作品复杂度变化

图 15：AI 原生过程评价闭环

评价不只看最终作品，而是看孩子如何表达、选择、修改和解释。

4. 创造成长档案先做轻量版

创造档案不必一开始做成复杂系统，但必须有机制。

先记录：

每节课的作品照片或链接
作品一句话说明
孩子的一次表达或选择
老师一句观察
季度代表作品
季度成长摘要

创造档案的三重价值：

对孩子：形成拥有感
对家长：看见成长证据
对校区：形成续费沟通素材

图 16：创造档案的三重价值

5. 课程设计检查原则

课程研发要接受以下检查：

是否先定义成长目标，再设计活动？
是否把工具放在载体位置，而不是把工具当课程主线？
是否有清晰的主题世界与季度主题包？
是否每节课都有可展示成果？
是否允许新生插入？
是否允许老生持续挑战？
分层挑战是否最多三层，并且总部预制？
是否设计了 AI 不能替孩子外包的环节？
是否每个季度都有硬件融合？
是否能产生作品集和成长证据？
是否有清晰的知识锚点？
是否能支撑校区续费节点？

六、研发路线篇：下一步怎么推进

图 17：下一阶段推进路线

推进管理原则：先统一，再研发，再试点。

1. 先不要细化所有课程包

目前硬件清单还未完全确定。过早讨论每个 K1/K2/K3/P1/P2/P3 的具体季度包和课程细节，意义不大，且容易返工。

现在应先定结构，后定内容。

已经定清楚的结构：

项目总名暂定为“AI 时代创造教育体系”
创造教育框架是理念框架，不再强行作为总项目名
内部共识稿分六篇：战略判断、教育理念、方法框架、课程体系、校区落地、研发路线
大世界学习模型成立
五大主题世界：生命、城市、宇宙、工程、文明
课程按季度包组织
1 个季度包 = 12 次课 = 1 个续费节点
每节课有独立任务和当堂成果
分层挑战分基础、进阶、开放三层
每个年龄、每个季度都有硬件
AI 是创造中枢和能力放大器
教师是轻量引导员
评价走向 AI 原生过程评价

2. 优先研发一个样板季度包

先做一个完整样板，而不是马上铺开全体系。

样板可选：

生命世界 / 未来动物园

样板必须包含：

季度主题设定
12 个独立课次任务
12 个当堂成果
2-3 次阶段性组合展示
基础 / 进阶 / 开放三层挑战
学科锚点
AI 素养锚点
创造工程锚点
硬件融合点
4I 学习逻辑、六环流程与 AI 创造实现点
教师脚本
家长沟通语言
作品集样例
评价样例

3. 同步设计课程包模板

总部后续研发每个季度包，都应使用统一模板：

主题世界
季度主题包名称
适用阶段
核心驱动力
12 次课任务表
每课成果
知识锚点：学科锚点 / AI 素养锚点 / 创造工程锚点
硬件与 4I / AI 创造实现点
三层挑战设计
教师提示
作品集记录
家长沟通话术
风险与替代方案

4. 课程体系与产品平台的关系

课程体系先独立跑，不以儿童创作平台为前置条件。

当前阶段应先借助现有 AI 创作协作工具 / AI 工具、点猫编程平台和人工课程材料跑通样板课。目的不是证明某个工具可用，而是验证：

AI 如何进入创造过程
孩子如何表达目标、做选择、修改作品
老师哪里需要减负
哪些过程证据值得记录
哪些功能未来必须产品化

儿童创作平台的定位是学生 AI 创作平台，不是教师备课平台，也不是普通聊天工具。它未来应支持：

目标表达
AI 协作
方案选择
作品生成
代码 / 硬件 / 图文 / Agent 创作
过程记录
作品集归档
成长证据

点猫编程平台定位为教师教学平台，优先支持老师日常授课、课堂管理和资源交付，包括：

课程资源分发
课件与教案承载
学生账号与班级管理
课堂进度管理
作品提交
老师日常教学支持

三者分工如下：

课程体系：定义教育逻辑、课程任务、成长标准和评价方式
点猫编程平台：支持老师教
儿童创作平台：支持孩子创作

图 18：课程体系、点猫编程平台与儿童创作平台的分工

阶段路径：

阶段 1：课程先跑
用现有 AI 创作协作工具 / AI 工具 + 点猫编程平台 + 人工材料跑样板课。

阶段 2：沉淀产品需求
从真实课堂中记录孩子如何提目标、AI 哪里最有帮助、老师哪里最累、哪些证据值得自动记录。

阶段 3：设计儿童创作平台
基于课堂证据设计学生 AI 创作平台，而不是凭想象先做儿童版 AI。

阶段 4：课程与产品融合
课程包逐步内置儿童创作平台 的目标表达、AI 协作、分层挑战、作品集和评价反馈流程。

关键判断：

儿童创作平台 不是先设计出来再套课程，而是从样板课和真实课堂中生长出来。

5. 当前表达边界

当前阶段尚未完成完整产品体系、样板课试讲和真实校区反馈，因此不宜过早形成面向不同对象的完整宣传稿。现在需要统一的是表达边界，而不是市场话术。

本节用于防止内部沟通跑偏：

对象	当前可以强调	暂时不要强调	容易误解	后续需要证据
决策层	AI 时代新创造教育方向、编程教育升级、课程与产品机会	已经形成成熟商业模型	以为只是 AI 包装或概念升级	样板课效果、试点反馈、续费反馈
教研团队	课程研发标准、主动性、AI 创造中枢、知识锚点、季度包结构	一次性完整体系落地	以为要填复杂表格，或把新体系做成旧课包装	2 节完整样板课、季度包总纲、试讲反馈
校区管理者	AI 卖点、当堂成果、作品集、教师减负方向、季度续费节点	立刻更好卖、更好续费	以为马上可销售，或以为老师负担会显著增加	试讲课、家长反馈、教师交付反馈
一线老师	课次任务、课堂流程、关键追问、展示组织、平台记录	老师要掌握复杂 AI 技术或独立设计项目	以为自己要变成 AI 工程师或项目导师	教案、课件、任务卡、分层挑战卡、AI 提示词
家长	孩子用 AI 创造真实作品、学科知识应用、过程成长证据	保证提升成绩、保证掌握 AI、替代校内学习	以为这是 AI 工具课、编程课包装或学科补习课	学生作品集、过程评价、课堂展示、家长反馈样例

当前阶段的表达原则：

现在统一边界，不统一宣传。
现在防止讲错，不追求讲漂亮。
等样板课和真实反馈出现后，再形成老板版、校区版、家长版材料。

6. 内部推进顺序

下一步按以下顺序推进：

1. 完成内部共识稿
2. 完成 HTML 宣讲版
3. 对内部团队做一次内部宣讲
4. 收集分歧并冻结 V0.2 口径
5. 确认硬件清单
6. 研发第一个样板季度包
7. 设计课程包模板与教师交付模板
8. 做小范围校区试点

结论

这套体系在现阶段最重要的任务，不是先对外宣传，而是先让内部关键人员形成共识：

项目不是继续做传统编程教育。
项目也不是简单加一个 AI 模块。
项目要做的是面向 AI 时代的创造教育体系。
AI 是入口，创造是本质。
课程要能运行，老师要能交付，孩子要愿意持续学，家长要看得见成长。

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