2026年4月2日，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，迅速在教育圈引发震动。这份文件不仅是一纸政策，更像是一声发令枪，宣告着中国教育正式迈入“人工智能+”的深水区。

对于全国数以万计的少儿编程机构而言，这份文件的意义远超普通政策解读。它意味着，过去几年在行业内部讨论的“AI赋能教育”，已经从可选项变成了必答题；从机构可以选择的“特色课程”，变成了教师必须掌握的“职业门槛”。

当政策明确要求“将人工智能纳入教师资格考试和认证内容”时，每一位机构负责人、每一位编程教师都应该意识到：教育的游戏规则，已经彻底改变了。

一、政策风向：从“鼓励探索”到“全面融合”

《“人工智能+教育”行动计划》的发布，标志着中国教育信息化进入了一个全新阶段。这份文件的核心目标清晰而坚定：到2030年，形成一批具有全球影响力的“人工智能+教育”原创性成果，建成一批示范性智慧校园，形成人工智能与教育深度融合的良好生态。

文件中几个关键表述值得所有教育机构高度关注：

“加快普及中小学生的人工智能教育”——这意味着人工智能课程将不再是少数学校的“特色”，而是所有学校的“标配”。对于校外培训机构而言，这既是市场扩容的机遇，更是课程标准化的挑战。

“开齐开足开好人工智能相关课程”——三个“开”字，层层递进。不仅要开设课程，还要保证课时充足，更要保证教学质量。

“制定教师智能素养标准”——这是文件中最为关键的一句话。它意味着教师的AI能力将从“个人兴趣”变为“职业要求”，从“加分项”变为“必选项”。

“将人工智能纳入教师资格考试和认证内容”——这是最具冲击力的规定。它直接关系到每一位教师的职业资格，也关系到每一家机构的师资合规性。

这些政策信号汇聚成一个明确的指向：人工智能不再是教育的“装饰品”，而是教育的“基础设施”；AI素养不再是教师的“选修课”，而是教师的“必修课”。

二、课程重构——从“编程技能”到“AI思维”

面对政策要求，机构首先要回答的问题是：

传统的少儿编程课程，大多围绕编程语言、算法逻辑、项目开发展开。这些内容当然重要，但在“人工智能+教育”的背景下，它们已经不够了。机构需要从三个维度重构课程体系：

01 第一维度：AI通识教育模块

学生需要理解人工智能的基本原理、发展历程、应用场景和社会影响。这不仅仅是技术教育，更是素养教育。

课程应该包括：机器学习的基本概念、常见AI应用的工作原理、数据与算法的关系、AI伦理与社会责任等。

02第二维度：AI工具实践模块

学生需要学会使用AI工具解决实际问题。这包括：AI助手的使用、AI绘画与设计工具、语音识别与自然语言处理应用、简单的机器学习模型训练等。

重点不是让学生从零开始编写复杂的AI算法，而是让他们理解AI能做什么、如何与AI协作。

五格殿下赋能：人工智能启蒙课程

这一课程，带学生感受人工智能的魅力，不仅可以和AI对话、有效利用外挂大脑，还可以利用AI工具进行艺术创作，还可以制作属于自己的数字人。

03第三维度：AI融合创新模块

学生需要将AI技术与各学科知识、现实问题相结合。例如：打造AI与认知科学、脑科学、心理学、教育学等学科结合的课程体系

当然，作为少儿编程机构来讲，用AI和编程课进行结合，才是最能体现“人工智能+”的融合特性，也最能培养学生的创新思维。

五格殿下赋能：Python课程

我们的Python课程有很多与AI结合的例子，比如说：《走进AI世界》这一主题课。

主要以应用类为主，涵盖了图片的处理、人脸识别、界面设计等内容，将学到的编程知识学以致用。锻炼学生逻辑思维，培养学生挑战、勇于拼搏的精神以及良好的编程习惯

课程重构的最大挑战，在于如何平衡“深度”与“广度”。过于深入的技术细节可能超出学生的认知水平，过于浅显的介绍又难以形成真正的理解。

机构需要根据学生的年龄阶段和认知特点，设计螺旋上升的课程体系，让AI教育贯穿整个学习过程。

三、师资升级——从“代码教师”到“AI导师”

政策对教师的要求，可能是机构面临的最大挑战。

机构教师的AI能力升级，需要从四个层面系统推进：

01 知识层面：建立完整的AI知识框架

教师需要系统学习人工智能的基础知识，包括：机器学习的基本原理、神经网络的基本概念、常见AI算法的应用场景、AI技术的发展趋势等。

这不是要求教师成为AI专家，而是要求他们具备足够的AI素养，能够准确理解并传授相关知识。

02技能层面：掌握实用的AI工具链

教师需要熟练使用各类AI教学工具，包括：AI辅助备课、智能评测工具等。

更重要的是，教师要能够指导学生使用这些工具，培养学生的“人机协作”能力。

03教学层面：创新AI融合的教学方法

AI时代的教育，不再是简单的知识传授，而是引导学生与AI共同学习、共同创造。

教师需要掌握项目式学习、探究式学习、协作式学习等教学方法，设计出能够激发学生创新思维的教学活动。

04伦理层面：树立正确的AI价值观

教师需要引导学生正确认识AI的边界与局限，理解AI伦理的重要性，培养负责任地使用AI技术的意识。

在AI技术快速发展的今天，价值观教育比技能教育更为重要。

师资升级不可能一蹴而就，机构需要制定分阶段、分层次的培训计划。可以从骨干教师开始，逐步扩展到全体教师；可以从基础通识开始，逐步深入到专业应用。同时，机构也需要建立相应的激励机制，鼓励教师主动学习、积极转型。

四、教学变革——从“标准化”到“个性化”

“人工智能+教育”的最终目标，是实现规模化教育与个性化培养的有机结合。对于机构而言，这意味着教学模式的根本性变革。

01 教学评价的智能化转型是首要任务

传统的教学评价大多依赖教师的主观判断和标准化测试，难以全面反映学生的学习过程和发展潜力。AI技术可以在这方面发挥重要作用：

学习过程的全方位记录：通过AI系统记录学生在编程过程中的每一个操作——尝试了什么方法、遇到了什么困难、如何解决问题等。这些过程性数据比最终的作品更能反映学生的思维特点和学习风格。

能力发展的多维度评估：AI可以分析学生的代码质量、算法效率、创新程度、协作能力等多个维度，提供全面的能力画像。这种评估不再是简单的“对错判断”，而是深入的“能力诊断”。

个性化反馈的即时生成：基于学生的学习数据，AI系统可以生成个性化的学习建议——哪些知识点需要巩固、哪些技能需要加强、下一步可以尝试什么挑战等。这种即时反馈能够极大地提高学习效率。

五格殿下赋能：考试分析系统

我们有完备的赛考系统，里边包含信息素养大赛/信息学奥赛/GESP/电子学会考级等比赛的真题与模拟题。

同时，老师可以自由组卷，带学生集训考试！通过考试分析系统，可以判别学生的薄弱点，支撑后续针对性教学安排。

清晰呈现每个题目的得分率，且教师可查看每道题学生掌握程度。

点击任一题目即可进入详情页，查看学生答案分布、常见错误选项、出错学生名单及题目解析。

教师可查看本次考试所有学生的整体答题情况。

02 教学资源的动态优化是重要方向

AI可以根据学生的学习数据，动态调整教学内容的难度和顺序，为每个学生提供最适合的学习路径。同时，AI还可以根据教学效果数据，不断优化教学资源的设计，形成“教学-评估-优化”的良性循环。

03 家校协同的智能化升级也不容忽视

AI系统可以向家长提供孩子学习的可视化报告，让家长更直观地了解孩子的学习情况。同时，系统还可以根据孩子的学习特点，向家长提供家庭教育建议，形成家校教育的合力。

“人工智能+教育”的时代浪潮已经到来，没有人能够置身事外。对于少儿编程机构而言，这既是一场严峻的挑战，更是一次难得的机遇。

每一位机构负责人，每一位编程教师，都应该问自己一个问题：

这些问题没有标准答案，但寻找答案的过程，正是机构成长的过程。在这个充满变化的时代，唯一不变的是变化本身；在这个充满挑战的领域，最大的风险是不敢迎接挑战。

“人工智能+教育”的国策已经落地，机构教师的“必修课”清单已经列出。现在，是时候开始学习了。