PPT讲解 | “新工科”启蒙课程的理解和改进

宁波海曙在推行中小学“新工科”启蒙课程，这是国内首创。有幸受邀，我去汇报了最近的学习体会，于是就有了一个PPT。下文挑了几页，说说我的观点。对于中小学，“新工科”启蒙课程是全新的领域，我的理解也粗浅，仅仅是抛砖引玉。 推进中小学“新工科”课程建设，不是为了赶时髦，而是回应一个根本问题：在人工智能加速重塑世界的时代，我们的孩子需要什么样的思维底色？所以昨天的文章也是我的学习心得。

一、核心要素：身边真实问题、做中学、工程思维训练

新工科课程的起点，是身边的真实问题。这里需要区分“学科中的真实问题”与“身边的真实问题”。学科中的真实问题，比如物理课上计算平抛小球运动的距离，在学科逻辑上是真实的，但走出教室，几乎少有人在生活中需要关心平抛和计算。而身边的真实问题，是学生每天都能感知到的“不方便”——教室里的粉笔灰、食堂的餐盘回收、雨天走廊湿滑。这种问题自带情感驱动：学生觉得“这事跟我有关”，才有持续投入的动力。

有了真实问题，还要做中学。“做”不是目的，服务于工程思维的训练才是目的。工程思维的核心，不是一次做对，而是从试错、反馈、收敛中迭代。学生要经历“设计方案—制作原型—测试失败—分析原因—改进—再测试”的闭环，在这个过程中学会从失败中收集证据，把“又坏了”变成“我知道了哪里不对”。这与科学思维有明显区别：科学思维追求确定性，一个实验反复验证直到得出规律；工程思维拥抱不确定性，在约束条件下寻找“足够好”的方案。如果说文科思维训练共情与表达，理科思维训练推理与验证，那么工程思维训练的是在不确定中决策、在失败中迭代的能力。

二、厘清关系：STEAM、PBL、创客与新工科课程

实践中常见概念混用，有必要澄清。STEAM是一种教育理念（培养怎样的人、如何培养），强调通过跨学科和真问题培养学生的问题解决能力；PBL是符合STEAM理念的一种教学方法，提供流程框架——这个流程框架源于工程实践；创客课程也是“做中学”，也可以采用PBL教学法，强调造物和分享，但容易走向“炫物”。新工科课程则是一个特定的课程领域，它以工程思维为主线，采用PBL方法，在STEAM理念指导下实施，但必须避免走创客的老路——不以作品酷炫为荣，而以从失败中收集反馈、走向成功为核。创客课程可能满足于“我做了一个会动的机器人”，新工科课程追问的是：“你失败了几次？每次失败后你改了什么？数据记录在哪里？”

三、驱动性问题是关键门槛

一线教师提交的17门“新工科”启蒙课程，发现共性问题：驱动性问题表述还有改进空间。很多项目直接给出任务，却没有给学生留下“探究空间”。好的驱动性问题，应该像一条有路标的“工程思维训练跑道”——路径清晰，但答案开放。例如：

“你能只靠改变滑梯的高度，让小球连续三次都稳稳滚进那个红色的‘家’里吗？每次失败后，你都可以改变一次滑梯的高度。把你每一次用的高度（用积木块数表示）和结果（太近/刚好/太远）记录下来，看谁最快找到那个‘神奇高度’。”

这是AI为幼儿园设计的一门课程的驱动性问题。这句话里有明确的学习路径：变量（高度）、成功标准（三次进家）、迭代规则（每次失败后改一次）、记录要求（数据表）。学生知道做什么、怎么记、怎么算成功。这才是好的驱动性问题。

四、化简为王：让课程从“能想到”到“能落地”

新工科课程最大的落地障碍，不是理念不对，而是太耗时间、技术门槛太高。一线教师的真实困境是：一节40分钟的课，光是讲解工具使用就用掉一半；学生还没进入迭代，下课铃就响了。几次下来，师生疲惫，课程难以为继。

化简的第一个原则：先遍历一个最小的完整过程。

化简的第二个原则：选择已经有成果的项目作为起点，不要从零开始研发。很多学校一上来就想开发完全原创的课程，结果陷入“既要设计问题、又要开发教具、还要编写学案”的多重困境。更务实的做法是：从已被验证的成熟项目入手（如雪糕棒造长杆、自动浇水器、电子沙漏），先克隆、再理解、后改编。就像学编程先读别人的代码一样，课程开发也需要“站在肩膀上”。

化简的第三个原则：用SCAMPER工具改造现有课程，而不是重新发明轮子。SCAMPER七字诀——替代、组合、适应、修改、另做它用、消除、逆向——恰好是课程迭代的思维脚手架。例如：

化简不是降低标准，而是降低启动门槛，保留思维深度。就像学游泳，第一步不是教四种泳姿，而是让孩子敢把头埋进水里、能漂起来。新工科课程的“最小可行产品”，就是让学生在最短时间内经历一次“设计→失败→改进→成功”的心跳。这个心跳有了，后面的路就好走了。

课程开发本身也是一个迭代过程。不要追求第一版就完美，而是先做出一个“能上”的版本，在真实课堂中收集问题，然后不断升级。第一版可能驱动性问题表述模糊，没关系——学生反馈会告诉你哪里听不懂；第一版可能材料准备太复杂，没关系——下一版换成更易得的替代品。每一次教学都是一次“测试”，学生的困惑和作品的失败，就是课程改进的证据链。教师自己的课程开发，何尝不是在践行工程思维？

五、评价设计：服务成长的支架

评价不是终点，而是指引学生“正确地做事”的导航仪。传统评价容易走向“贴标签”——给最终作品打分，于是学生只关心结果，不敢失败、不愿暴露问题。新工科课程的评价必须翻转：评价的核心不是产品成功，而是从失败到改进的证据链。每一轮迭代中的测试数据、失败分析、改进思路、前后对比，比最终的杆长或倒计时精度更值得记录。评价量表应包含“是否记录了失败原因”“是否提出了具体改进方案”“是否对比了迭代前后的数据”等维度。这样的评价让学生明白：记录失败不是丢脸，而是工程师的勋章；老师不会因为你断了三根雪糕棒而扣分，但会因为你没有分析断的原因而提醒你。评价，就成了学生敢于试错、主动反思的脚手架。

六、AI赋能：双向价值

AI不是摆设。对教师而言，AI可以帮助设计课程活动——生成驱动性问题变式、模拟学生可能的失败点、规划学生的学习活动、设计造物笔记、设计有指引作用的评价等。对学生而言，AI是“学材”“学伴”——当他们在编程、电路或结构设计中遇到卡点，可以向AI提问，学习新知识新技术。但需要强调：AI不能替代迭代过程中的亲手试错。真正的工程思维，仍要在“手沾胶水、眼看失败”中生长。

七、结语

新工科课程不是把大学课程下放，也不是创客活动的翻版。它是在真实问题中、在迭代失败中、在证据记录中，一点点长出工程思维的嫩芽。教师的角色，不是给出标准答案，而是设计好驱动性问题，搭好脚手架，然后退后一步，看着学生从失败中自己走出来。那一步，就是课程成功的样子。