大家看了OpenAI前几天的春季发布会吗?

OpenAI推出了最新旗舰模型GPT-4o,"o" 即 "omni 全能"。它能够接收文本、音频和图像的任意组合作为输入,并输出同样多样化的组合。

在ZUI短232毫秒内响应音频输入,平均响应时间320毫秒,与人类在对话中的反应时间类似,可以说已经成为了“人类增强外挂”!

这一年半以来,AI可以说把世界搞了个天翻地覆!也引发了诸多关于教育的讨论:

在人工智能发展如此迅猛的时代,孩子还需要学理科/编程吗?

未来是不是只要能说话、打字就能让AI工具做任何事了?

孩子该学些什么,才能在AI时代具备竞争力?

其实,这些问题不仅仅是我们在关注,科技圈的大佬们同样在探讨,今天我们和大家一起好好聊一聊!

01、孩子们还要学编程/理科吗?

科技大佬隔空“交火”

3月9日,在央视《对话》开年说节目上,百度CEO李彦宏大胆预言:“基本上以后不会存在程序员这种职业了,所有人只要会说话,甚至连写字可能都不用,就具备今天程序员所具备的能力。”

而360创始人周鸿祎在社交媒体上直接驳斥了这一观点,他认为AI时代更需要计算机专家和程序员。周鸿祎认为:

人脑的工作和AI的工作原理非常像,AI需要大量训练,人也需要大量的知识储备,学的东西越多,神经网络建立了丰富的连接,想象力和创造力就越好,而理科知识可以帮助学生更好地去认识问题和思考。

在AI大模型训练中发现了一个神奇的现象,用程序语言训练AI大模型之后,编程学习使得它在回答问题时的逻辑感、层次感、条理感得到了极大的增强。所以孩子即使长大了不当程序员,通过早期编程的学习也能增强大脑整个的泛化能力。

这个世界越来越数字化,孩子们对于

数据的分析,对于计算机和编程的理解非常重要!

02、什么样的教育能培养未来人才?

马斯克的Ad Astra学校

面对AI的来势汹汹,什么样的教育更适合培养未来人才呢?

不妨看看既是科技大佬,又是奶爸的马斯克是如何应对的吧。

马斯克自己建了一所学校让孩子们上学,叫做Ad Astra,美国教育界曾高度评价该校“Leads the Future of Education”(领导未来教育),它在教学上非常大胆创新,更符合时代的需求。

跨学科、项目式学习,重视问题解决能力

在马斯克看来,教育的意义是学会解决实际问题。他将Ad Astra学校的课程表按主题编排,如太空探索、地球资源、人类大脑、机器人等。

孩子们每周对课程表上的特定主题进行深入研究,搜索相关知识,完成指定项目。

很显然,这是更符合AI时代的学习。因为有了AI的助攻,很多东西不需要我们记忆,只需要知道在什么时候,遇到什么情况,该去问AI什么问题,寻找怎样的帮助。其中的关键就是要知道问题所在,具备解决问题的思路。

侧重编程、数学、科学等科技领域

还有一点,Ad Astra学校注重的领域都是和未来科技相关的。编程是该校学生基本技能,同时非常重视数学和科学的学习。

孩子们在课堂学习很多超前内容,比如人工智能、电磁脉冲、战斗机器人等,而这些都是科技发展的重要领域。

03、斯坦星球Python AI课程

颠覆式学习Python,“真正”的人工智能

这样的教育理念与斯坦星球不谋而合!

为了探寻更适合未来发展的教育模式和学习内容,斯坦星球“翻转”现有教学模型,全新升级“Python AI课程”!

斯坦星球Python AI课程融合了Python程序、开源硬件设计、人工智能技术原理等多元内容。

从知识出发,重实践应用,让斯坦星球学员颠覆式学习Python,更全面地接触人工智能!

那么区别于市场上的其他青少年编程课,斯坦星球Python AI课程从学习形式到学习内容有何不同?又解决了哪些问题?

1. 克服传统Python课程的成人化教学内容,zhen正符合青少儿的认知水平

目前市场上的Python课程,基本都是脱胎于原先成人编程教育机构,由成年人Python课程改头换面而来。

不仅知识难度不符合国家中小学人工智能学习的标准,超过青少儿理解范畴。而且传授的很多内容落后于时代,教学方式多采用“填空式”的应试模式,导致很多学员无法掌握知识、渐渐丧失兴趣。

而斯坦星球的Python AI课符合青少年人工智能课程纲要,涵盖感知、交流、决策、行动等人工智能技术的基础应用,用相应的计算机视觉、语音识别、自然语言处理作为知识模块让学员接触更全面的AI技术和应用,不存在照搬。

下面,给大家举两个例子说明:

关于爬虫与数据分析

在很多编程机构的课程体系中,有至少半年至一年时间学习爬虫和数据分析的内容,这不符合国家标准要求,牵扯到的知识储备明显超纲。

根据中国教YU学会发布的《中小学人工智能技术及工程素养框架》,在小学阶段仅限于发现数据规律,初中用封装好的模块化编程做数据处理和分析。

斯坦星球Python AI的课堂严格遵循该框架和儿童发展规律,将数据的收集和简单分析贯穿在课堂设计中。

例如在机械手的课程当中,需要学员用到手势识别的原理,记录自己的手指坐标,应用在项目设计中:

又或者在Python AI 4-1当中,孩子要通过折线统计图分析AI模型训练的结果,并作出相应的修改,让自己的无人车能够更快更好地跑完赛道:

关于网页开发

市场上其他机构针对网页设计和开发,基本上用半年时间讲HTML、CSS和JavaScript等内容,而这些已经落伍了。

在斯坦星球Python AI课程中也有网页的搭建知识,但并不要求学员专精于HTML、CSS和JavaScript,而是利用Python语言的第三方库Streamlit,为自己的网页聊天机器人进行一个简单的搭建和设计。

简单来说,斯坦星球的Python AI课程以硬件项目作品、工具、平台为载体,重实践应用,将抽象的知识变具体,符合孩子认知,是更适合孩子的编程课!

2. 实现软硬件结合项目化学习,解决传统Python课程纯软件学习的局限

市面上绝大多数机构的Python课程只强调纯软学习,没有硬件加入。

而斯坦星球按照《中小学人工智能课程开发标准》并结合目前人工智能发展趋势,设计了一系列先进人工智能套件,帮助学生加深对于软件编程和 AI 技术的理解和应用。

以下摘自《中小学人工智能课程开发标准》:建议人工智能课程的核心实践类型,其中包含硬件设计实践。

▲《中小学人工智能课程开发标准》

▲斯坦星球Python AI自研硬件(部分)

这种软硬结合的教学模式实现了“学以致用”,让学生能够直接看到他们编程成果的实际应用,既增强了互动性趣味性,也能更好的让孩子理解和掌握所学程序。

▲斯坦星球Python AI部分课堂作品

3. 在人工智能时代,斯坦星球Python AI课程做到了与时俱进

大多数机构缺少与时俱进的内容,例如生成式人工智能的学习,对孩子的帮助并不大。

而斯坦星球Python AI课程顺应新时代的变化,让孩子了解和掌握热门AI技术原理和应用,如:机器学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语音合成等。

我们不希望学员死记硬背代码,而是将重点放在技术工具的实践和应用上,为孩子们提供了百度 AI、科大讯飞、亚马逊云科技等平台工具,让他们在这些前沿平台上运行、创作自己的作品!

比如第三年,孩子们将调用文心一言API做自己的对话机器人;在第四年还加入了AIGC的学习,并且每年都会使用ZUI新的模型工具作为教学内容。

让孩子们用AIGC工具进行创意制作,比同龄人更多更快地了解大语言模型、图像生成、音视频生成等应用领域,早早驾驭人工智能!

4. 更多高质量赛事考级出口,助力学员成长

还有一点很重要,其他机构结果产出有限——主线赛事出口为纯软编考级及赛事,学员们参加高含金量的科创或硬件编程比赛机会少。

斯坦星球Python AI课堂强调多学科融合,拓展编程、科创、人工智能、基础学科的知识,可对接更多高质量赛事。

比如考验Python软编能力的青少年软件编程等级考、劳智大赛、蓝桥杯等。课程项目作品还可以用来参加科创或者人工智能类的比赛,比如人工智能创新挑战赛等。

▲Python AI赛事考级规划(暂定)

不管学员想要往编程方向、科创方向还是人工智能方向发展都能很“丝滑”地过渡,帮助他们实现更多想法,发现更多可能!

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