TL;DR：
斯蒂芬妮·德鲁加，一位前瞻性的谷歌科学家，正引领一场关于AI时代教育范式的深刻变革，她主张将学习重心从具体的编程语法转向计算思维、批判性思考与人类核心素养的培养，并通过创新实践方案，赋能学生与AI共创，重塑其在未来世界的生存与发展之道。
“编程已死？”
当这个问题如同潮水般涌向科技与教育的边界，许多人感到焦虑与迷茫。人工智能工具的飞速发展，似乎正在蚕食曾经被视为“新时代语言”的编程技能。然而，在谷歌深耕AI教育前沿的科学家斯蒂芬妮·德鲁加（Stefania Druga）的眼中，这并非终结，而是一场深刻的转型，一次教育理念重塑的绝佳契机。她掷地有声地回应：“不，学习编程的作用远未失效。”1 这句话，不仅是对当下焦虑的回应，更是一面镜子，映照出她对未来教育图景的深邃洞察与坚定信念。
斯蒂芬妮并非一位安坐象牙塔的理论家，她是一位身体力行的教育实践者，其言语中饱含着硅谷的务实精神与一位教育者的深切关怀。在与Edu指南的对话中，她不止一次强调，当机器能够高效地生成代码，人类教育的真正高地，正悄然从具体的技术语法，转向了更为宏大、更具韧性的思维模式与人格特质的塑造。
思维高地：超越代码的编程真谛
斯蒂芬妮的思考核心，在于将编程的价值从“工具”的狭隘定义中解放出来。她认为，编程的深层魅力，在于它训练并塑造了人类独有的“计算思维”与“算法思维”——一种将复杂问题进行结构化、逻辑化拆解，并能清晰描述其内部逻辑与关联的能力。
“即便未来代码运行在更高抽象层级，人类仍需清晰理解应用逻辑：输入是什么？输出是什么？数据如何流转？功能如何实现？”她的话语中透露出一种对底层逻辑的执着。在她看来，这套思维框架，才是驾驭日益复杂的AI协作环境的根基。硅谷当下流行的“氛围编程”（Vibe coding），即通过自然语言描述需求，AI生成代码，其高效运转的背后，正是开发者们具备了这种精妙的提问、评估与修正AI生成结果的内在思维模型。因此，教育的重心，不应再拘泥于Python、JavaScript等特定编程语言的传授，而应跃升至通用计算逻辑与架构思维的培养，这是一种适应未来无限变化的“元能力”。这种观点与她作为“教育AI智造者”的身份相符，她坚信计算思维并非等同于编程本身，而是一种通用的问题解决能力，甚至可以应用于K12教育中，培养孩子的认知和解决问题的能力。2
弥合鸿沟：教育与未来职场的动态契约
然而，现实中的编程教育，却常常陷入滞后的泥潭。斯蒂芬妮犀利地指出，传统教育体系的转型异常艰难——僵化的课程、评估与考试机制难以迅速适配AI时代的瞬息万变。她发出警示：“若因惧怕‘作弊’而禁止学生使用生成式AI，只会制造危险的技能断层。” 这份担忧并非空穴来风，当学生踏入职场，几乎所有企业都已默认员工具备使用Copilot等AI编程助手的能力。禁止使用，意味着教育产出与市场需求的严重脱节。
为了弥合这一日益扩大的鸿沟，斯蒂芬妮提出了一套极具操作性的解决方案：“动态契约”。她向我们展示了其创建的在线新工具，也可简单地用白板或纸张替代。师生围绕具体任务，如撰写一篇论文，共同绘制一张“AI使用光谱”。光谱一端是“鼓励行为”（例如语法检查、大纲生成），另一端是“禁止行为”（例如生成全文），中间则是充满不确定性的“灰色地带”（例如寻找文献引用）。每位学生都可以提出自己的使用设想并将其定位在光谱上。随后，全班展开深度辩论，对灰色地带达成共识，最终形成一份独特的“班级社会契约”。这份契约的精妙之处在于，它可直接转化为“系统提示”，嵌入ChatGPT、Claude或Gemini等工具中。当学生操作时，AI会主动提醒：“根据协议，我不能为你生成整段内容。”技术，就这样成为了协议的守护者，而非简单的“作弊工具”。
斯蒂芬妮解释道：“协议是动态的。当学生发现某些辅助方式（如头脑风暴）实际抑制了原创性，可推动班级修订条款。” 这个框架将AI使用从“地下状态”推向透明协商，在具体的任务场景中培养学生的批判性判断与规则共建能力，使其成为素养养成的活课堂。这不仅解决了教育者的管理难题，更深层地培养了学生驾驭新技术、理解其边界、并进行负责任使用的能力。
AI如空气：家庭中的素养前置教育
当AI像空气般无形渗透孩童世界，“素养前置”已成为一项刻不容缓的刚需。斯蒂芬妮并非鼓吹低龄儿童过早接触复杂技术，但她面对现实时态度清醒且务实：AI已如氧气般，无形地融入孩子的生活。七岁孩童使用搜索引擎时，AI已在摘要结果；语音助手的回应背后是语言模型的驱动；甚至YouTube的推荐流都由算法操控。孩子们可能全然不觉这些“智能服务”背后的运作机制、数据来源或潜在谬误。
“技术既成环境，对话必须开启。”正是基于这一认知，斯蒂芬妮开发了一本受到广泛好评的《家长AI素养手册》。这本手册摒弃了高深的理论，转而提供家庭场景的落地策略：
- 化技术为对话内容： 将“智能音箱如何识别唤醒词？”、“YouTube为何推荐这个视频？”等问题融入晚餐对话。
- 培养批判意识： 引导孩子思考“如果数据不同，结果会怎样？”、“开发者为何这样设计？”
- 错误即教材： 当AI出错时，与孩子共同剖析原因，理解技术的局限性。
- 共学与倡导： 家长无需成为专家，与孩子一起学习，共同关注隐私、公平等伦理议题。
手册的核心在于，将高深的AI原理，降解为日常可触的“问题意识”培养，在家庭场景中播种批判性思维的种子。斯蒂芬妮相信，这种润物细无声的引导，将为孩子们构建起一道抵御信息洪流、理解数字世界的内在防线。这种从小培养“AI伙伴”的理念，也与她在AI Engineer Summit上分享的观点不谋而合，她预见新一代成长起来的人，将能够如鱼得水地进行人机协作，释放前所未有的生产力。3
锚定人性：AI时代教育的永恒坐标
斯蒂芬妮对当下教育逻辑的质疑，带着一种深刻的人文关怀。她观察到：“长久以来，教育被简化为就业市场的输送带——市场要Python，课堂就教Python；需求转向Web框架，课程立即跟进。” 这种“就业导向至上”的课程模式，在AI自动化浪潮下愈发显得脆弱而短视。大量基础编程、文书岗位正被高效替代，技能迭代速度远超课程更新周期。这种模式下培养出的学生，很可能在瞬息万变的AI时代中，技能迅速过时，陷入被动。
她认为，教育的真正锚点，应回归人类的本质优势，那些AI难以企及，甚至永远无法完全复制的特质：
- 创造力： “为新项目构思、为难题寻找破局点、探索新方法、做出新发现——这正是人类闪耀而AI困顿的领域。” 营造激发好奇心与创造力的环境，是超越技术迭代的永恒价值。
- 问题解决力： 将复杂问题拆解为可执行步骤，调整策略，管理进程——这本质是高级算法思维与项目管理的融合，是人类特有的系统性思考能力。
- 社交协作力： “即便AI无处不在，世界的运转仍系于人的联结。” 跨文化沟通、团队协作、共情理解，是在AI嵌入社会后更显珍贵的“人类操作系统”。
斯蒂芬妮的洞察并非纸上谈兵。她观察到，年仅19岁左右的年轻创业者正借助AI工具，以惊人的速度创建盈利项目。他们的秘诀在于避开传统风险投资的路径依赖，不执着于融资与宏大叙事，而是敏锐捕捉具体痛点（如餐馆难以管理在线菜单图片），用AI快速构建最小化解决方案，直接推向市场验证并收费。这种“小而美”的自主性，恰恰凸显了需求洞察、快速原型验证与独立商业思维的结合——这正是未来教育应强化的能力组合。
行动指南：从热爱出发，以项目为师
对于渴望在AI时代学习编程的师生，斯蒂芬妮的处方简单而有力，充满鼓励与务实：
“从任何地方开始，从一个你热爱的项目开始。”
她举例说，如果你热爱音乐，可以尝试构建个性化的推荐系统，甚至开发一个“听哼识曲”的小应用。她坚信，兴趣是抵御学习枯燥的最佳屏障，是激发内在动力的不竭源泉。
同时，她鼓励所有人“拥抱工具，勇敢提问。” 充分利用Claude、DeepSeek等丰富的免费AI编程助手，这些智能代码编辑器能提供实时反馈与指导。更重要的是，不要害怕向社区或同伴求助，因为协作与交流在AI时代将变得更加宝贵。
斯蒂芬妮·德鲁加的工作，清晰地勾勒出一条通往未来的教育路径：当AI轻松写出代码，教育的探索必须进入更深处。我们需要超越工具层面的焦虑，转而深耕计算思维的培养；需要打破课堂禁令，构建人机协作的透明契约；需要将AI融入家庭对话，让新一代小孩在融合新的能力素养中成长；更需要将教育目标从“适配岗位”升华至“释放创造力、锻造问题解决力、培养协作精神”。她的理念，不仅是对教育的呼唤，更是对人类未来在智能时代中，如何持续闪耀、不断进化的深刻思考与实践指引。