一、引言：为什么是现在
AI 正在成为这一代孩子成长环境的基本背景——就像上一代孩子成长在互联网里一样。但今天大多数"AI 教育"给孩子的东西，要么是"学编程、学 Python"，要么是零散的科普文章，很少有人系统地回答一个更根本的问题：
当孩子和 AI 相处一辈子，他们最需要具备的，到底是什么能力？
我们的答案不是"写代码"，而是三件事：懂它的原理、能判断它的话、会负责任地用它。这不是我们的独家发明——这是全球主要 AI 教育框架（AI4K12、MIT Day of AI、Stanford CRAFT 等）在过去数年里逐渐形成的共识：K-12 阶段的 AI 教育应当是素养教育，而非编程教育。
小博的AI素养课把这个共识，做成了一套孩子真正愿意玩、玩得懂的中文课程。
二、定位与人群
| 维度 | 定位 |
|---|---|
| 品类 | 公益 K-12 AI 素养在线课程（懂原理·会判断·善使用，非编程） |
| 人群 | 6–18 岁孩子（学生）+ 家长 + 教师，三方共用一套内容 |
| 差异 | 原创可拨弄课程体系 · 小博 AI 导师陪伴 · 四学段螺旋进阶 · 全程可玩 |
| 出品 | 浙江大学人工智能学院 |
| 使命 | 让 AI 素养的普及，像识字一样自然 |
| 商业模式 | 完全公益免费，不设付费墙、不投广告 |
我们刻意不与任何具体机构或产品做比较。国际优秀实践是我们研究和借鉴的对象，但对外表达始终是我们自己"做得好不好"，而不是"是否对标了谁"——这既是产品自信的体现，也是对借鉴对象的基本尊重（借鉴处均在课程内明确注明出处，见第八章）。
三、理论依据
3.1 国际共识：素养优先，非编程
我们对全球主要 K-12 AI 教育框架做过一轮系统性调研（覆盖 AI4K12、MIT Day of AI/RAISE、Stanford CRAFT、Google DeepMind×Raspberry Pi 的 Experience AI、Common Sense Education、Code.org、UNESCO 学生 AI 能力框架、以及中国信息科技/信息技术课标），核心发现：
- AI4K12"五大理念"（感知 / 表示与推理 / 学习 / 自然交互 / 社会影响）是国际上最广泛采纳的骨架框架，其"年级段进阶图"证明了同一概念可以随年龄从"演示识别"逐级深化到"真实数据训练评估"——这正是我们"四学段螺旋"设计的理论基础。
- 训练/学习与数据偏见是各国框架中从最低龄就开始、持续深化的两条主线；生成式 AI 新议题（幻觉、深伪、假信息、认知负债、环境成本）则集中出现在 8 岁以上，主体在 11–18 岁——这决定了我们内容矩阵里"新议题"的年龄分布。
- 国际专家德尔菲调查（Ng 2021 等）显示，多数 AI 教育专家反对让 K-12 学生"写自己的 AI"，支持以素养（知道、判断、伦理）为核心——这与我们"非编程"的定位一致。
3.2 国内空白判断
对照中国现行课标：义务教育信息科技课标（2022）将 AI 作为独立模块"人工智能与智慧社会"，仅设置在初中第四学段（7–9 年级）；小学阶段只有"生活体验"层面的应用体验，无独立 AI 内容；高中信息技术课标的"人工智能初步"模块偏"技术初步与动手搭建"。
结论：启蒙（6–9岁）与探索（9–12岁）两个学段的 AI 素养教育，在国内现行课标中基本空白；生成式 AI 时代的新议题（幻觉、深伪、假信息核查、认知负债、环境成本、版权、AI 与工作）在国内三版课标中几乎全部空白。这正是小博的AI素养课选择切入、也最有公益价值的地方。
3.3 认知发展依据
四学段划分参考皮亚杰认知发展阶段理论，结合各阶段动机点、注意力时长与数学准备度设计内容形态：
| 学段 | 年龄 | 认知特征 | 内容形态 |
|---|---|---|---|
| 启蒙 | 6–9 | 具体运算前期，需"看得见摸得着" | 故事化·实物锚·超轻互动·语音优先 |
| 探索 | 9–12 | 具体运算成熟 | 可拨弄模型·闯关游戏化 |
| 进阶 | 12–15 | 形式运算起步 | 深度可视化·渐进数学直觉 |
| 思辨 | 15–18 | 形式运算成熟 | 议题辩论·真实案例·跨学科 |
四、课程体系
4.1 素养三维 × 五幕旅程 × 四学段
课程内容矩阵由三条坐标轴构成：素养三维（WHY：懂原理·会判断·善使用）、五幕旅程（WHAT：序→懂原理→会判断→善使用→社会未来）、四学段（WHO：启蒙·探索·进阶·思辨）。每一节课，都是这三条轴上的一个交点。
4.2 选题总库：66 个选题，全部完成教学设计
基于系统性国际调研，我们排出了覆盖四学段的完整选题清单：
| 学段 | 选题数 | ⭐差异化尖刀 | 国内空白占比 |
|---|---|---|---|
| 启蒙 | 10 | 2 | 10/10 |
| 探索（主力） | 14 | 8 | 14/14 |
| 进阶 | 19 | 9 | 19/19 |
| 思辨 | 23 | 11 | 23/23 |
| 合计 | 66 | 30 | 66/66 |
全部 66 个选题已完成内容策划教案（目标·心智桩·开场脚本·核心活动·素养判定·术语双段·借鉴出处·奖励设计）。
4.3 一节课的标准：5–8 分钟，一节一桩
- 深度原则：一节 = 一个可拨弄概念 + 一根心智桩 + 一道判定，不求全。
- 时长：核心 5–8 分钟（按学段 3–5 / 5–8 / 7–10 / 8–12 分钟微调）。
- 固定五步循环：引（开场钩子）→ 玩（可拨弄模型，多步门控）→ 判（素养判定）→ 记（心智桩+术语双段+深入一点）→ 奖（积分·勋章·素养维+1）。
- 四大必含要素：① 小博 TTS 语音引导 ② 多步骤门控推进 ③ 积分与勋章 ④ 特别概念/可继续追问（问小博 Copilot）。
五、产品与技术
5.1 可拨弄模型：动手，不是看视频
课程的核心交互不是视频讲解，而是亲手拨弄的模型——训练一个会"偏心"的 AI、逗它一本正经地"胡说"、当小侦探识破 AI 假消息。这是我们区别于"科普视频"类产品的根本设计选择。所有可拨弄交互统一走 8 种白名单组件，保证安全、可复用、风格统一。
5.2 小博：AI 导师与吉祥物
"小博"是一只戴博士帽的猫头鹰，是贯穿全课程的 AI 向导：权威而亲切，只在服务学生时出现；mimo 大模型驱动的实时对话（Copilot 问答）+ mimo TTS 语音（温柔亲切音色）+ 表情随剧情变化；5 种全身姿态 + 6 种表情头像，实色圆润的自有图标语言，配合深蓝主色（求是蓝）+ 橙色点缀的官方级视觉体系。
5.3 一压千面：一份内容，三种成品
每一节课的内容是一份结构化 JSON（原子化 schema），设计目标是让同一份内容渲染成三种成品：学生可玩课、教师课堂 PPT/教案、家长素养报告，让内容生产一次投入、三方复用。目前学生可玩课已经实现；教师 PPT/教案、家长素养报告两种视图仍在开发中。
5.4 账号与数据：最小化、儿童优先
- 游客先玩，登录再绑定：不注册也能完整体验，进度存本地；愿意保存/跨端时才登录。
- 最简账号：邮箱/手机/用户名任意 + 密码，当前阶段不设短信/邮件验证码，降低使用门槛。
- 数据最小化：只存学习必需的数据，不采集精准位置、不做广告画像；密码加盐哈希存储。
5.5 技术架构
零依赖 Node.js 服务 + nginx 反向代理 + Let's Encrypt HTTPS，前端零框架静态站。这一选择保证了极低的运维成本，与公益属性一致——省下的每一分钱，都能用在内容和公益推广上。
六、公益与共建
- 完全免费：面向所有孩子永久免费，不设付费墙、不投广告。
- 共建开放：老师、家长可贡献选题与内容想法，纳入内容中台审核流程。
- 进校价值：课程内容天然对齐跨学科融入（AI+语文/历史/艺术/科学），思辨层 23 个选题全部为国内课标空白，是进校合作的核心差异化价值。
七、评估与展望
自我评估工具：「AI 相处力测评」提供孩子自测懂原理/会判断/善使用三维素养水平的免注册工具，家长可据此了解孩子的成长画像。
路线图
- 探索层（主力）已上线 14/14 节，是首个完整学段；下一步优先在进阶/思辨/启蒙三层中挑一层试点落地，跑通节奏后再铺量。
- 进阶层素材密度最高（9 个差异化尖刀，含 LLM/注意力机制/生成式模型），优先铺开架构探秘支线。
- 思辨层进校价值最高，作为公益进校合作包的核心内容。
- 启蒙层依赖 mimo TTS 语音管线的进一步成熟。
- 账号体系分阶段推进：当前为最简版，后续拓展家长绑定端、教师建班端、内容中台众创后台。
八、致谢与引用
小博的AI素养课的课程设计过程中，系统性参考了以下国际权威框架的公开研究与课程实践，并在具体课程内容中逐节注明出处：
- AI4K12（美国计算机科学教师协会 CSTA 支持）——五大理念与年级段进阶图，是课程矩阵的主坐标系。
- MIT Day of AI / RAISE——分年龄段的课程结构与生成式 AI 单元设计参考。
- Stanford CRAFT——跨学科课程组织方式与偏见、假信息核查、学术诚信等具体课程内容参考。
- Google DeepMind × Raspberry Pi Foundation（Experience AI）——面向 11-14 岁的课程设计参考。
- Common Sense Education——数字素养与 AI 素养课程集参考。
- Code.org——高中全年制 AI 课程结构参考。
- UNESCO 学生 AI 能力框架——四维度及理解-应用-创造三层进阶参考。
- 中国义务教育信息科技课程标准 / 普通高中信息技术课程标准——用于对照识别国内课标空白。
以上机构与其研究团队为全球 K-12 AI 素养教育做出的贡献，是小博的AI素养课得以站在更高起点设计课程的重要基础，我们对此表示诚挚的感谢。本课程体系为原创设计：选题矩阵的整体架构、四学段螺旋进阶设计、可拨弄原子化交互标准、"小博"吉祥物与视觉体系、一压千面内容生产模式，均为浙江大学人工智能学院团队原创。
Executive Summary (English)
Xiaobo AI Class is a free, public-benefit AI literacy curriculum for children aged 6–18, produced by the College of Artificial Intelligence at Zhejiang University. Rather than teaching children to code, the course teaches three core competencies aligned with international consensus (AI4K12, MIT Day of AI, Stanford CRAFT, UNESCO): understanding how AI works, judging AI's outputs critically, and using AI responsibly.
Based on a systematic review of major international K-12 AI education frameworks, we identified that early-elementary and upper-elementary AI literacy, along with generative-AI-era topics (hallucination, deepfakes, misinformation, cognitive debt, environmental cost), remain largely absent from China's current national curriculum standards — this is where our public-benefit value is highest.
The curriculum comprises 66 fully-designed lessons across four developmental stages, each built around a single hands-on "poke-able model" (not video lectures), guided by an AI mascot-tutor named Xiaobo, powered by a real-time LLM and TTS voice. The product is completely free, minimizes data collection, and lets students play without registration. All content drawing on international frameworks is explicitly attributed within the relevant lesson; the overall architecture, interaction standards, mascot system, and content production model are original work.