先看一件作品怎样逐步完成
每个示例都列出项目概念、遇到的问题、孩子做出的修改和留下的理解。由此可以看到完成结果背后的具体过程。
01
海上寻宝记
本次使用的概念事件、条件、变量
- 遇到的问题
- 宝箱被重复触发，分数不断累加
- 做出的修改
- 加入碰撞状态和一次性得分判断
- 留下的理解
- 从“能运行”迭代到“规则完整”
02
会画星轨的 Python
本次使用的概念循环、角度、函数
- 遇到的问题
- 图案重叠，变化规律不明显
- 做出的修改
- 把角度和长度拆成可调参数
- 留下的理解
- 用函数生成自己的星轨系列
03
垃圾分类小助手
本次使用的概念数据、分类、验证
- 遇到的问题
- 模型会把相似物品判断错误
- 做出的修改
- 补充样本并讨论数据偏差
- 留下的理解
- 理解 AI 结果需要被验证
公开边界：真实学员作品只有在孩子与监护人明确授权、移除可识别信息并说明帮助范围后，才会进入公开展示。
查看作品与儿童隐私原则老师会结合四类证据判断进展
任务难度、孩子的解释和实际获得的帮助都会写进判断依据。代码行数、完成速度和 AI 使用次数只提供局部信息。
01
作品证据
查看作品能否运行、完成了哪项任务，以及孩子能否说明规则、素材和改编来源。
02
过程证据
保留项目目标、关键版本、报错、测试和修改记录，方便回看作品怎样逐步完成。
03
理解证据
请孩子解释规则和代码选择，也请他说出一次失败运行带来了什么发现。
04
独立证据
记录老师或 AI 提示的具体范围，再用相似任务观察孩子能否减少帮助。
一次项目会留下哪些过程记录
记录从任务到老师点评的六个环节，并注明孩子独立完成的部分、获得的提示和修改后的运行结果。
- 01
选任务
明确作品要完成什么，以及使用者会看到或操作什么。
- 02
做第一版
孩子自己搭积木或写代码，先完成一个可以运行的基础版本。
- 03
观察结果
记录程序的实际表现、报错和与预期有差异的地方。
- 04
获得提示
老师或 AI 缩小问题范围，并记录提示到了哪一步。
- 05
修改验证
孩子亲手修改，重新运行，并说明这次改动解决了什么。
- 06
展示点评
孩子介绍作品，老师结合过程给出下一次项目的练习重点。
使用 AI 后，记录仍以孩子的操作和解释为准。
完整代码由 AI 生成、孩子无法解释时，这份结果不能证明独立能力。孩子先尝试，获得局部提示后亲手修改、运行并说明原因，这些操作可以作为过程证据，老师也会注明帮助范围。
用一节体验课了解孩子的兴趣和基础。
孩子会和老师完成一个可以运行的小项目。老师会观察操作、表达和调试过程，并给出学习起点建议。
体验课用于了解当前情况，老师会根据孩子的真实表现给出建议。