2016 年被稱為「少兒編程元年」，到今剛好十年。

十年間，教育行業(yè)風(fēng)起云涌，甚至經(jīng)歷了近三十年來最為深刻的一輪結(jié)構(gòu)性調(diào)整。外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境趨緊，行業(yè)增長(zhǎng)邏輯持續(xù)重塑；學(xué)科類培訓(xùn)空間收縮，科技素養(yǎng)與創(chuàng)新能力逐步走向前臺(tái)；與此同時(shí)，生成式 AI 的快速演進(jìn)，正在重塑教育技術(shù)的可能邊界。在多重變化疊加之下，教育行業(yè)于不確定性中走向下一個(gè)十年。

少兒編程行業(yè)當(dāng)然無法獨(dú)善其身，面對(duì)復(fù)雜的外部環(huán)境和 AI 工具的滲透，AI+教育平臺(tái)到底能在少兒編程這塊「親生」業(yè)態(tài)中有何作為？

在 AI+教育平臺(tái)領(lǐng)域，最難回答的問題，往往不是「技術(shù)能做到什么」，而是「什么才值得被做到」。

算法可以越來越強(qiáng)，模型可以不斷迭代，但當(dāng)教育對(duì)象是未成年人時(shí)，效率、結(jié)果與價(jià)值之間的張力，始終無法被簡(jiǎn)單量化。

AIOJ 是一家聚焦算法與信息學(xué)練習(xí)的 AI+教育平臺(tái)，覆蓋從低齡圖形化編程到信息學(xué)競(jìng)賽訓(xùn)練的多個(gè)階段，同時(shí)也為大型編程賽事與機(jī)構(gòu)提供自動(dòng)評(píng)測(cè)服務(wù)。其創(chuàng)始人李廣在與多鯨的訪談中直言，許多教育科技產(chǎn)品的困境，并不源于技術(shù)不夠先進(jìn)，而是對(duì)教育場(chǎng)景與多方立場(chǎng)理解不足。「技術(shù)不是最大的問題，認(rèn)知才是?！?/p>

AIOJ 頁面（圖片來源：AIOJ 官網(wǎng)）

從算法通識(shí)教育的定位，到對(duì) AI 應(yīng)用的克制使用；從對(duì)軟硬件路徑的審慎判斷，到對(duì)行業(yè)認(rèn)知錯(cuò)位的反思，李廣試圖回答的，其實(shí)是同一個(gè)問題：教育科技產(chǎn)品，如何在理想與現(xiàn)實(shí)之間，走出一條不急于討好、卻能夠被長(zhǎng)期需要的路？

圍繞這一問題，多鯨對(duì) AIOJ 創(chuàng)始人李廣進(jìn)行了深入訪談，試圖從一線實(shí)踐者的視角，拆解一家 AI+教育平臺(tái)在理念、產(chǎn)品與現(xiàn)實(shí)之間的選擇與取舍。

在許多公開介紹中，AIOJ 往往被理解為一個(gè)面向 6–13 歲青少年的編程或信息學(xué)平臺(tái)，但在創(chuàng)始人李廣看來，這種理解仍然停留在表層。AIOJ 的用戶定位，并不是簡(jiǎn)單地以年齡劃線，而是基于對(duì)信息學(xué)學(xué)習(xí)完整路徑的重新拆解。

在 AIOJ 的研究框架中，青少年算法學(xué)習(xí)大致經(jīng)歷五個(gè)階段：計(jì)算思維、算法入門、算法實(shí)踐、算法提高，以及高階算法。6–13 歲的學(xué)生，恰好覆蓋了前四個(gè)階段，而真正處在高階算法階段的，只是極少數(shù)拔尖群體。也正因?yàn)槿绱耍珹IOJ 的核心服務(wù)對(duì)象，并不是金字塔頂端的競(jìng)賽選手，而是覆蓋了信奧賽體系中約 80% 的基礎(chǔ)與進(jìn)階學(xué)習(xí)者。

這一定義，也決定了 AIOJ 對(duì)競(jìng)賽成績(jī)的態(tài)度。在平臺(tái)設(shè)計(jì)中，信奧賽成績(jī)并非被視為唯一目標(biāo)，而更像是一種自然產(chǎn)生的結(jié)果。算法學(xué)習(xí)本身，應(yīng)當(dāng)被理解為面向 AI 時(shí)代的一種通識(shí)能力，而競(jìng)賽只是這種能力外顯的形式之一。但李廣并不回避現(xiàn)實(shí)層面的張力——在當(dāng)前教育環(huán)境下，信奧賽成績(jī)對(duì)家長(zhǎng)和學(xué)生依然具有極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義，這種「剛需」決定了平臺(tái)不可能脫離競(jìng)賽體系空談理念。

這種理念與現(xiàn)實(shí)之間的錯(cuò)位，也體現(xiàn)在用戶的真實(shí)使用行為中。平臺(tái)上線后，AIOJ 團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)生更熱衷于刷競(jìng)賽相關(guān)內(nèi)容，而對(duì)計(jì)算思維類題目興趣有限。這并非能力問題，而更多來自家長(zhǎng)和老師對(duì)學(xué)習(xí)路徑的主導(dǎo)。真正愿意深入研究計(jì)算思維內(nèi)容的，往往是少數(shù)家庭認(rèn)知基礎(chǔ)較強(qiáng)的用戶，例如程序員家庭，或?qū)λ惴ń逃叨日J(rèn)同的教師家庭。

正因如此，AIOJ 后續(xù)嘗試通過授予「親子內(nèi)容官」權(quán)限、身份認(rèn)可和榮譽(yù)證書等方式，引導(dǎo)家長(zhǎng)與孩子共同參與算法學(xué)習(xí)，希望為算法教育提供可被模仿的正向樣本。但李廣也坦言，這類用戶目前仍然稀缺。對(duì)平臺(tái)而言，更重要的并不是假設(shè)所有用戶都擁有同樣的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，而是在承認(rèn)分層現(xiàn)實(shí)的前提下，設(shè)計(jì)能夠覆蓋最大多數(shù)的學(xué)習(xí)路徑。

在產(chǎn)品層面，AIOJ 呈現(xiàn)出一種明顯不同于多數(shù)競(jìng)品的形態(tài)：題庫體系完整、覆蓋面極廣，看起來「多而全」。這種設(shè)計(jì)并非偶然，而是一種高度自覺的階段性選擇。

AIOJ「修煉場(chǎng)」板塊（圖片來源：AIOJ 官網(wǎng)）

李廣將 AIOJ 當(dāng)前的產(chǎn)品形態(tài)形容為「算法超市」。在平臺(tái)早期，團(tuán)隊(duì)優(yōu)先做的是補(bǔ)齊主流認(rèn)證、考級(jí)與競(jìng)賽體系所需的題目，確保無論用戶的目標(biāo)是什么，都能在平臺(tái)中找到對(duì)應(yīng)內(nèi)容。而這種策略的代價(jià)也十分明確——內(nèi)容越豐富，用戶的選擇成本就越高。

是否要因此收縮內(nèi)容、簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)？AIOJ 的答案是否定的。在李廣看來，尚未建立強(qiáng)勢(shì)品牌之前，「超市」比「專賣店」更有競(jìng)爭(zhēng)力。只要尚未進(jìn)行大規(guī)模精準(zhǔn)獲客營銷，平臺(tái)首先需要保證的是體系的完整性與通用性，先為大部分用戶實(shí)打?qū)嵔鉀Q問題，而不是過早追求「極簡(jiǎn)體驗(yàn)」。

這并不意味著忽視用戶體驗(yàn)。恰恰相反，AIOJ 內(nèi)部反復(fù)強(qiáng)調(diào)的一個(gè)前提假設(shè)是：默認(rèn)用戶是沒有耐心的。技術(shù)人員眼中的清晰結(jié)構(gòu)，并不等同于普通用戶的直覺理解。因此，平臺(tái)在后續(xù)規(guī)劃中引入了自動(dòng)詢問、千人千面等機(jī)制，希望通過最少的問題，快速幫助用戶聚焦當(dāng)前最需要的內(nèi)容。

但這些能力并未在第一時(shí)間全面上線。原因在于，當(dāng)前 AIOJ 的主要用戶仍來自合作機(jī)構(gòu)，學(xué)生背后有老師作為協(xié)助者，首次上手成本并未直接轉(zhuǎn)化為大規(guī)模流失風(fēng)險(xiǎn)。在這種前提下，團(tuán)隊(duì)選擇將資源優(yōu)先投入到更核心的問題上，而不是過早為體驗(yàn)「打磨邊角」。

在「AI + 教育」被不斷放大的當(dāng)下，AIOJ 對(duì) AI 的態(tài)度顯得格外克制。平臺(tái)并非沒有 AI 能力，而是有意識(shí)地放慢了上線節(jié)奏。

目前，AIOJ 已上線 AI 報(bào)告與 AI 助理等功能，但并未進(jìn)行大規(guī)模推廣。在李廣看來，在數(shù)據(jù)尚不足以支撐通用大模型向?qū)＜掖竽Ｐ脱葑冎?，任何看似智能的功能，都可能只是噪音。貿(mào)然將 AI 推向?qū)W生，等同于讓用戶承擔(dān)實(shí)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)。

基于這一判斷，AIOJ 將重心放在深度 AI 糾錯(cuò)、AI 助學(xué)、AI 推題與 AI 學(xué)習(xí)報(bào)告等「可控場(chǎng)景」上，預(yù)計(jì)在 3 月份就會(huì)上線。這些場(chǎng)景的共同特征是：目標(biāo)明確、結(jié)果可驗(yàn)證、反饋可回溯。相較之下，自由對(duì)話型 AI 雖然具備更強(qiáng)的情緒價(jià)值，但在低齡用戶場(chǎng)景中，潛在價(jià)值觀風(fēng)險(xiǎn)同樣巨大。

李廣明確表示，當(dāng)前階段暫時(shí)不會(huì)推動(dòng) AI 助理的深度擬人化或 IP 化。一方面，這是出于對(duì)未成年人價(jià)值觀影響的謹(jǐn)慎判斷；另一方面，也與算力成本和長(zhǎng)期投入有關(guān)。作為一個(gè)早期 AI 創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，在資源有限的情況下，AIOJ 更傾向于先夯實(shí)基礎(chǔ)。雖然以 AIOJ 目前的技術(shù)儲(chǔ)備，要打造一個(gè)活靈活現(xiàn)的 AI 助理只差資金而已。

在他看來，AI 在教育中的真正難點(diǎn)，并不在于「能不能講清楚知識(shí)」，而在于「如何獲得可靠的學(xué)習(xí)反饋」。學(xué)生可能會(huì)假裝學(xué)會(huì)、假裝答對(duì)甚至間隙性掌握，真正有效的評(píng)估需要周期性驗(yàn)證與嚴(yán)謹(jǐn)設(shè)計(jì)。這些問題，本質(zhì)上并非模型能力不足，而是教育場(chǎng)景復(fù)雜性的體現(xiàn)。

在是否引入硬件的問題上，李廣并未從技術(shù)形態(tài)本身出發(fā)，而是首先指出了一個(gè)更底層、卻長(zhǎng)期被忽視的現(xiàn)實(shí)，數(shù)字產(chǎn)品天然存在「虛無價(jià)值的不被信任感」。

相較于紙質(zhì)教材或?qū)嶓w教具，軟件平臺(tái)的學(xué)習(xí)成果往往「看不見、摸不著」。這種不可感知性，會(huì)在家長(zhǎng)與學(xué)生心中放大不確定性，并逐漸演化為對(duì)數(shù)字產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)性偏見。許多關(guān)于「學(xué)了有沒有用」「值不值得投入」的懷疑，并非源于產(chǎn)品能力不足，而是源于這種心理落差。「這就好比給你銀行卡轉(zhuǎn) 10000 元，和給你 10000 元現(xiàn)金，大部分對(duì)后者會(huì)更有感覺?！?/p>

正是在這一意義上，硬件的核心價(jià)值并不首先體現(xiàn)在功能層面，而體現(xiàn)在去偏見化上。當(dāng)學(xué)習(xí)行為被承載在一個(gè)可觸摸、可感知的實(shí)體載體中，信任成本會(huì)顯著降低。所見即所得的交互體驗(yàn)，往往比任何功能說明都更容易建立安全感。

進(jìn)一步而言，硬件還具備更強(qiáng)的交互性與情緒價(jià)值。對(duì)于低齡學(xué)習(xí)者而言，學(xué)習(xí)并非純理性過程，趣味性、沉浸感和參與感，往往決定了學(xué)習(xí)是否能夠持續(xù)發(fā)生。無論是游戲化、場(chǎng)景化設(shè)計(jì)，還是 AIOJ 對(duì)平臺(tái)趣味性的強(qiáng)調(diào)，本質(zhì)上都是在回應(yīng)同一個(gè)問題：如何讓學(xué)習(xí)本身變得值得持續(xù)投入，讓算法練習(xí)有趣起來。

但李廣并未將硬件視為「銀彈」。在他看來，真正重要的不是是否存在缺陷，而是是否具備在獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)持續(xù)修正缺陷的能力。有缺陷并不意味著會(huì)一直停留在缺陷狀態(tài)，關(guān)鍵在于是否清醒地意識(shí)到問題并不斷修正。這種「先有后優(yōu)，背著缺陷進(jìn)步」的基本原則對(duì)于 AIOJ 這樣的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)來說是非常務(wù)實(shí)的選擇。

從實(shí)際反饋來看，AIOJ 已經(jīng)觀察到用戶對(duì)平臺(tái)價(jià)值的認(rèn)可正在轉(zhuǎn)化為付費(fèi)與充值行為，這種自發(fā)付費(fèi)本身就意味著平臺(tái)正在被視為「有價(jià)值的工具」。硬件的作用，在于放大這種價(jià)值感知，而非替代它。

那么 AIOJ 是如何從「虛擬」走向「現(xiàn)實(shí)」呢？

AIOJ 將突破口放在圖形化語言上。行業(yè)內(nèi)有一個(gè)共識(shí)，即「得圖形化學(xué)生者得天下」。圖形化語言是目前最容易實(shí)現(xiàn)「可感知化」編程體驗(yàn)的形態(tài)，與平板和學(xué)習(xí)機(jī)天然適配。如果將 AIOJ 的圖形化算法能力封裝為 APP，預(yù)裝到缺乏自有內(nèi)容的第三方學(xué)習(xí)機(jī)中，將有助于處于圖形化編程階段的學(xué)生，使用更專業(yè)的工具進(jìn)行練習(xí)與備賽。

更重要的是，這一路徑并不削弱算法訓(xùn)練本身。圖靈獎(jiǎng)獲得者尼古拉斯·沃斯提出：「程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法，不同語言的語法不同、應(yīng)用領(lǐng)域不同、支持工具不同，但數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法是通用的」。

AIOJ 已與 50 多家機(jī)構(gòu)實(shí)踐驗(yàn)證，不同編程語言并不會(huì)影響算法能力的形成。通過圖形化語言，小學(xué)生同樣可以理解基礎(chǔ)算法，并與后續(xù) Python、C++ 的學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)平滑銜接，從而補(bǔ)齊圖形化編程長(zhǎng)期被認(rèn)為「功利性不足」的短板。對(duì)于青少年來說，這并非圖形化語言本身的缺陷，而是一次讓圖形化語言能夠借助 AIOJ，實(shí)現(xiàn)與代碼語言同等 OJ 評(píng)測(cè)能力的技術(shù)突破。正如當(dāng)年 Scratch（一款面向青少年的圖形化編程語言）的誕生，讓大眾驚喜地發(fā)現(xiàn)青少年原來也可以學(xué)編程，甚至能夠進(jìn)一步學(xué)習(xí) C++ 等更復(fù)雜的編程語言。目前，AIOJ 已與清華大學(xué)出版社正式簽約，其首本圖形化語言教材《從創(chuàng)意到算法》正在出版中。

放眼整個(gè)行業(yè)，李廣對(duì) AI + 編程教育的制約因素判斷也十分明確：技術(shù)并非最大瓶頸，認(rèn)知才是。

在 AIOJ 成立前，團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了長(zhǎng)達(dá)六個(gè)月的系統(tǒng)調(diào)研，發(fā)現(xiàn)多數(shù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)往往只具備單一優(yōu)勢(shì)：要么懂技術(shù)，要么懂市場(chǎng)，要么擅長(zhǎng)教學(xué)，或精于運(yùn)營；而能夠同時(shí)理解多方立場(chǎng)，并將其整合進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的團(tuán)隊(duì)，則極為罕見。AIOJ 作為信息學(xué)研究院+清華博士團(tuán)隊(duì)聯(lián)合打造的編程練習(xí)與競(jìng)賽平臺(tái)，幸運(yùn)地聚合了核心要素。

在中國青少年教育場(chǎng)景中，孩子、家長(zhǎng)、老師與機(jī)構(gòu)的目標(biāo)時(shí)有分歧，并不完全一致。教育產(chǎn)品必須在「孩子是第一用戶、家長(zhǎng)是最大金主」的現(xiàn)實(shí)中不斷尋找平衡。AIOJ 在「延遲查看題解」等設(shè)計(jì)上的取舍，正是這種平衡的體現(xiàn)。到底是優(yōu)先滿足家長(zhǎng)的期待，還是尊重用戶（孩子）的學(xué)習(xí)體驗(yàn)？這樣「都要」的平衡才是對(duì) AIOJ 自身智慧的殘酷考驗(yàn)。

類似的認(rèn)知錯(cuò)位，也體現(xiàn)在部分機(jī)構(gòu)仍然使用紙質(zhì)卷子、要求學(xué)生手寫代碼的現(xiàn)象中。這種方式在家長(zhǎng)眼中「踏實(shí)可見」，卻在信息學(xué)訓(xùn)練中并不嚴(yán)謹(jǐn)。它之所以能夠階段性存在，本質(zhì)上源于信息不透明，而非方法本身更優(yōu)。

在李廣看來，這并不是難解決的問題，而是一個(gè)認(rèn)知正在升級(jí)的過渡階段。隨著 OJ 平臺(tái)臺(tái)與數(shù)據(jù)分析工具的普及，行業(yè)終將意識(shí)到：規(guī)范化、數(shù)據(jù)化、OJ 測(cè)評(píng)的練習(xí)方式，是信息學(xué)發(fā)展的必然趨勢(shì)，是判斷每個(gè)編程學(xué)習(xí)者是否真正掌握能力的重要途徑。這一點(diǎn)，已經(jīng)讓許多平時(shí)「成績(jī)優(yōu)異」、卻在 OJ 判題比賽或認(rèn)證中「成績(jī)意外」的家長(zhǎng)和老師深有感觸。

回看整場(chǎng)訪談，李廣反復(fù)談及的并不是某一項(xiàng)具體產(chǎn)品決策，而是一系列始終伴隨教育科技發(fā)展的結(jié)構(gòu)性矛盾。

首先，是素養(yǎng)目標(biāo)與結(jié)果導(dǎo)向之間的張力。算法與編程被視為面向 AI 時(shí)代的重要通識(shí)能力，但在現(xiàn)實(shí)中，更容易被驗(yàn)證和追逐的，仍然是競(jìng)賽成績(jī)等具象結(jié)果。教育科技產(chǎn)品很難完全脫離結(jié)果體系談長(zhǎng)期素養(yǎng)，卻也無法僅以結(jié)果作為唯一目標(biāo)。

其次，是孩子體驗(yàn)與家長(zhǎng)決策之間的錯(cuò)位。產(chǎn)品希望站在孩子的學(xué)習(xí)節(jié)奏與成長(zhǎng)規(guī)律出發(fā)，但真正決定是否付費(fèi)的，往往是家長(zhǎng)。當(dāng)使用者與決策者并非同一主體，教育產(chǎn)品不得不在體驗(yàn)、信任與支付意愿之間反復(fù)權(quán)衡。

第三，是效率提升與倫理邊界之間的拉扯。AI 的確能夠顯著提升教學(xué)與學(xué)習(xí)效率，但當(dāng)對(duì)象是未成年人，尤其是低齡兒童和青少年時(shí)，技術(shù)的使用必須被明確約束。并非所有「能做的事」都適合被立即引入教育場(chǎng)景，克制本身也成為一種能力。

而在這些矛盾之下，還隱藏著一個(gè)更底層的問題：什么是正確的教育判斷，而這些正確的教育判斷是否一定會(huì)被立刻理解和接受。很多在教育上「更合理」的路徑，并不總是符合當(dāng)下的認(rèn)知習(xí)慣與市場(chǎng)預(yù)期。教育科技產(chǎn)品所面對(duì)的，往往不是對(duì)與錯(cuò)的選擇，而是如何在認(rèn)知尚未同步的情況下，陪著用戶一起向前。

在李廣看來，教育科技并不存在一勞永逸的答案。真正重要的，是在這些長(zhǎng)期并存的矛盾中，持續(xù)做出清醒而自知的選擇——知道什么值得堅(jiān)持，什么需要等待，又有哪些邊界不能輕易跨越。

在復(fù)雜的不確定中尋找確定性，或許，這正是 AI+教育平臺(tái)最現(xiàn)實(shí)、也最難的一道題。

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