2025 年，Raspberry Pi 基金会发表了一份立场文件，题为《为什么在 AI 时代孩子仍然需要学编程》。它的核心主张是对的：教孩子写代码，本质上是教他们清晰地思考；一个替你写代码的工具，并不会免除你理解好代码在做什么的必要。这个论证没错，但它太温和了。更有力的版本关乎实体计算，也就是那种必须驱动电机、读取传感器、并且经得起现实世界考验的代码。

这份文件说了什么，为什么被听进去了

这家基金会做的是全世界课堂里都在用的小型 Raspberry Pi 电脑，它为一个简单的立场背书：即便如今 AI 系统能随叫随到地生成代码，编程对孩子来说仍然是一项基础技能。这值得留意，因为相反的看法已经在教师办公室和餐桌上流传开来。人们的想法是：既然机器能把程序写出来，一个十岁的孩子还有什么必要学。

老实的回答是：产出看起来像代码的文本，和理解一个系统，是两种不同的能力。一个会给 AI 写提示词、却读不懂结果的孩子不是程序员，他只是一个指望机器没搞错的人。这份文件的价值在于，在很多学校正悄悄盘算要不要把编程从课表上砍掉的时候，它把这句话说得很直白。

把常规论证做到最强

把这个论证剥到骨头，它依然站得住。

• 读比写更重要。在 AI 世界里稀缺的能力，不是从零把代码敲出来，而是读懂陌生的代码，判断它是否正确、是否安全、是不是在做被要求做的事。而这种能力，只有先自己写足够多的代码才学得会。
• 调试就是思考。弄清楚一个程序为什么做错了事，是一种可迁移的思维习惯：提出假设，验证假设，逐步缩小范围。这项能力比任何一门具体的语言都活得久。
• 助手需要一个称职的操作者。AI 编程工具在已经知道好方案长什么样的人手里最快。把同一个工具交给新手，它就会生成一堆自信满满的胡话，而新手根本看不出来。

这些都没什么争议。但它们本身还不太够，因为上面每一点都可以只靠一块屏幕和一个文本编辑器来教——而屏幕恰恰是 AI 最有说服力、也最滑不留手的地方。

更有力的版本：让代码去驱动点什么

下面是那份文件已经点到、却没有推得够狠的一步。学编程最能抵抗 AI 冲击的方式，是让代码去控制一件实实在在的东西。当一个程序只往屏幕上输出时，反馈是软的：结果看上去合情合理，一个自信的错误答案很难被发现。而当同一个程序应该让轮子转起来、让 LED 按某种节奏闪烁、或者在机器人撞上桌子之前把它停住时，反馈就是诚实的。机器人要么动了，要么没动。面对一个不肯转的电机，没有人能靠一本正经的胡说蒙混过去。

这正是实体计算安静的优势。大语言模型几乎能为任何事情给出一段听起来很对的解释，传感器的读数却没法跟你争辩。跟硬件打交道的孩子，免费拿到了地面真相，而地面真相恰恰是 AI 助手无法替他们伪造的那一样东西。他们学会的是相信这个世界，而不是相信那段自信的文字。

这对南非的课堂为什么要紧

对这里的学校来说，现实的利害很具体。预算紧，教师的时间更紧，而且确实存在追逐一切听起来很现代的东西的压力。把 AI 这一波读成可以用几节提示词课替换动手编程的许可，是很容易的事，但那会是个错误，而且代价不小——因为只学会写提示词的孩子，最后拿到的是这项技能最浅、也最容易被替代的那个版本。

更好的读法，正是这家基金会所指的那一个：继续教真正的编程，并把它锚在孩子能拿在手里的东西上。这也比一套假定每节课都有云端 AI 在线的课程更稳。桌上一块用电池供电的开发板，在 Wi-Fi 掉线时照样能用——在一个轮流停电（load shedding）仍会打断上课日的国家，这一点很要紧。

那么该怎么做

如果你在管一个班、一个编程社团，或者只是一个家庭里想做出正确判断的人，这里有一份简短的清单。

• 保留亲手写这一步，别直接跳到写提示词。在允许 AI 助手介入之前，孩子应该先自己写、自己调足够多的代码。助手是给已经有基本功的人用的电动工具。
• 加一个实体目标。选那些代码要驱动真实硬件的项目，这样错误表现为东西不动，而不是答案看着不太对。像我们的sheenbot∞这样的可编程主板就能提供这种即时反馈闭环，十套一个班的器材足够带一个小组。
• 把 AI 当辅导老师，别当作者。用它解释一条报错、或者提示下一步该做什么，确实很有用；但拿它替代孩子自己的思考，就很糟糕。
• 下决定之前先亲眼看一次。一个真正跑起来的项目，胜过一学期的理论。来上一节试听课，就在我们的开普敦学院，足以判断孩子吃不吃这一套。

小结

在 AI 时代孩子仍然需要学编程，Raspberry Pi 基金会说得没错；但这个论点比单讲思维能力更有分量。真正值得往上搭的是实体的那个版本：给孩子一份必须驱动真实事物的代码，你就给了他们一种 AI 递不过来、也伪造不了的理解。等到工具再一次改朝换代，这仍然是那项值得拥有的能力。想了解我们对这件事的更多想法，可以看我们的新闻中心。