出品 | 子弹财经
作者 | 白杨
编辑 | 方芳
美编 | 倩倩
审核 | 颂文
从Meta重押AI基础设施，到OpenAI与多所高校展开教育模型合作，AI正在深入改写各行各业的基础逻辑。教育行业作为认知结构最为复杂、信息流动最密集的领域之一，正在经历一场教学范式的重构。尤其是在编程教育这一兼具高度结构性与实践性的学科中，AI与教学系统的深度融合，不仅改变了师生间的交互关系，更在悄然重塑课程设计、能力评估乃至整个教学操作系统。
相比其他学科，编程教育早已暴露出诸多结构性困境：优质教师稀缺、“讲练”脱节、个性化支持不足。而AI技术的加速渗透，正在为解决这些问题提供新的可能。当教学从“经验主导”转向“系统驱动”，一个由算法支撑、由数据闭环、由任务引导的新型教育生态，正在逐步成型。
1、结构性困境：编程教学为何难以规模化与标准化？编程教育的复杂性不只源于技术本身，更来自于“教”与“学”之间的深层矛盾。一方面，编程语言具备非母语属性，其语法规则、逻辑结构对初学者而言抽象难解；另一方面，真正掌握编程又离不开持续的动手实践，而这一过程极易被学习瓶颈所中断。
（图 / 摄图网，基于VRF协议）
在高校与机构的传统教学实践中，编程普遍采用“集中讲授 + 课后练习”的方式。学生课堂中被动接受大量概念输入，课后却常常面临“没人讲、没人带、没人看”的练习困境。更重要的是，由于课程进度统一，学习节奏无法根据个体差异动态调整，学生一旦掉队，便难以补回。而线上教育虽然在形式上灵活，却在教学实质上仍延续了“讲师主导、被动听讲”的旧路径。
在青少年编程领域，这种困境更为明显。由于动手能力尚未完全建立，加之逻辑思维仍在发展阶段，学生一旦遇到语法报错、逻辑卡壳，极易陷入“无法推进—失去兴趣—放弃学习”的循环。传统课程难以提供即时纠错、持续陪伴、适配性任务，这使得“兴趣编程”变得短暂且脆弱，难以支撑长期的能力成长。
与此同时，优质编程教师培养周期长、成本高，而课程设计又高度依赖教师经验，难以快速标准化复制。在内容供给侧未能实现系统性进化的背景下，编程教育的发展始终受限，难以在质量与规模之间找到稳定平衡。
但随着AI技术的不断成熟，编程教育正迎来一条新的出路。AI不仅提供了全新的内容生产与反馈机制，更为“个性化规模教学”这一长期困局提供了系统级的解法。
2、AI重构教学逻辑：编程教育迈入“任务驱动时代”随着AI系统在教育场景中的落地应用，从教学内容到学习路径，从课堂交互到能力评估，编程教育的底层结构正在被系统性重写。
当下，市面上越来越多的编程教育平台正在将AI技术融入课程体系，但在研究这些平台的发展路径中，我们注意到，部分头部企业在AI教学系统构建方面已实现阶段性突破。例如，通过设计“任务型教学系统”，将原本线性、封闭的教学路径，转变为动态生成、适配反馈的学习过程，让AI从“展示工具”转向“教学引擎”。
在业内被频繁提及的头部企业中，核桃编程的路径尤为具有代表性。其教学系统架构不仅覆盖从知识拆解、任务生成到实时反馈的全过程，更打通了学生行为数据与教研内容之间的连接，实现了“系统主导学习”的真正落地。
相比“讲师-内容-学生”的传统逻辑，以核桃编程为代表的这类系统化平台以“算法-路径-任务”为核心，AI不再是“教学助理”，而成为贯穿教学全流程的驱动轴。学生的每一次编程操作、每一次调试尝试，甚至每一次卡顿停滞，都会被系统实时捕捉并转化为学习数据输入，驱动下一个任务的生成。比如，系统识别出一位学生在“条件语句”的题目中多次逻辑混乱，下一步便自动将该学生路径调整为“分支结构动画演示+引导式填空题”，帮助其建立概念认知；另一位学生在使用循环语法时频繁出错，系统则推送可视化流程图题与分步调试任务，引导其逐步掌握循环机制；对于完成任务流畅、进阶意愿强的学生，系统会自动开启挑战任务与多路径项目开发，引导其向更高阶能力迁移。
在这种机制下，每位学生的学习路径不再“统一排队”，而是在系统动态调度下生成高度契合其当前水平与学习节奏的个性化路径，真正实现“一个系统，对应千人千面”。AI将传统教学中依赖教师直觉判断的教学策略，转变为基于数据驱动的动态调控，让“个性化教学”从理念落地为日常。
（图 / 摄图网，基于VRF协议）
教学设计逻辑也发生了根本变化——课程内容从预设知识点集合，变为目标导向的任务地图；评估方式从阶段测验，转为基于实时数据的能力画像。这种转变不仅提升了学习效率，更为实现“规模化的因材施教”提供了现实可能。此外，通过平台系统更新的教学内容、知识点，极大的提升了老师的备课教学效率和知识的输出效率。与传统的备课教学方式相比，是颠覆式的创新。
3、从产品到平台：编程教学系统化的组织转型AI对编程教育的变革不止于教学逻辑，还深刻影响着企业的组织形态与能力结构。谁能在教学系统层面构建起稳定、高适配性的“教育操作系统”，谁就有可能在下一阶段获得行业主导权。
在这方面，核桃编程的布局方式提供了一个值得关注的样本。其内部搭建的“莫顿系统”已成为编程教育系统化转型的重要技术支撑。这一系统集合任务生成、行为识别、路径推荐、能力评估等功能，实现了从内容分发型产品向智能教学中台的演进。
系统的核心在于“过程数据驱动”：每位学生在练习过程中所产生的操作路径、错误行为、调试习惯，都会被系统实时捕捉，并转化为反馈与后续任务安排的依据。课程不再是“学完再练”，而是“练中学”，实现即时错题识别与针对性任务推送。
教研方式也因此发生变化。在采访核桃编程创始人曾鹏轩时，他提到，“我们从创立第一天起就坚持做系统化教育，因为我们想解决的不是某一个课程的问题，而是能不能把教学流程像工程项目一样标准化、智能化。”他说，相比当时主流机构“录播课+讲师授课”的模式，核桃选择了“内容+系统”的双中台架构，希望用工程化手段破解教育效率难题。
这一组织模式，也反映出行业正在从“人力扩张”转向“系统生长”：教研人员不再单打独斗地编写课程，而是在系统中搭建结构化知识图谱，利用内容生成引擎与多层编辑器快速输出适配不同层次的教学任务。人机协同教研成为可能，效率与质量双提升。
在这种教学系统下，教师的角色也随之转型：从“主讲人”转为“协同训练师”，承担激发动机、解决卡点、补充情感价值等功能，与AI教学系统形成互补，构建起以系统为主线、人机共育的教学网络。
4、未来趋势：AI推动编程教育走向平台化跃迁在所有教育学科中，编程无疑是最适合AI率先介入和深度重构的领域。其天然具备结构化程度高、逻辑体系强、反馈机制清晰的特点，使得AI技术从辅助工具迅速演进为教学系统的“操作引擎”。伴随大模型能力的持续进化和教育场景的不断丰富，编程教育正迎来“从内容产品到系统平台”的关键跃迁。
首先，编程教学系统正在加速平台化升级。相比以往以视频课、习题库为核心的工具类产品，AI驱动的教学平台开始具备内容生成、路径调度、过程反馈、学习评估等全流程能力，成为连接学生、教师、内容与教研的系统中枢。代表性的产品如Khanmigo、Duolingo Max等都已将AI深度内嵌进学习体验，而非单点技术植入。
在国内赛道中，核桃编程凭借多年深耕AI教育技术，率先完成了教学系统的底层重构。从最初的内容型编程课程起步，到构建“莫顿系统”作为AI教学中台，核桃已成长为行业内用户规模最大、AI教学系统功能最完备的平台之一。数据显示，截至目前，其累计服务学生超800万，平台日均学习任务量远超同类机构，为“系统化个性教学”提供了可靠的数据与算法支撑。
其次，编程教学数据的闭环应用将成为未来竞争的关键能力。AI系统对学生行为数据的采集、分析与实时反馈，不仅用于个性化任务生成，更可反哺教研设计、课程内容与教学策略。这种“数据-内容-优化”的动态演进机制，重构了原有的“静态课程逻辑”，推动编程教育从“设定式”转向“生长式”。
与此同时，教师角色也在发生转变。未来教师将更多扮演AI教学系统的“教练员”与“训练师”角色，与AI协作完成教学策略设定、难度调节与认知干预，释放人力资源用于更有价值的教育引导与情感支持。
从产业竞争角度看，平台级教育企业的壁垒不再是某一门课程或单一技术能力，而是算法体系、教研系统与数据模型构成的“中台能力”。核桃编程正是凭借这套能力，建立起AI时代编程教育的护城河，并推动行业进入以系统为核心的竞争格局。
（图 / 摄图网，基于VRF协议）
国际趋势亦表明，AI在编程教育领域的系统化演进已成为全球共识。微软发布的《Education AI 2025》报告指出，全球86%的教育机构已在尝试部署生成式AI工具，在编程学习、逻辑训练、技能评估等具体场景中的应用尤为成熟。在美国，一批以代码教育为重点的机构，正在从“AI辅助工具使用”向“教学系统训练”转型，强化平台型AI系统在课程路径、任务生成、数据反馈方面的实用价值。
为加快教育智能化基础设施建设，微软、OpenAI、Anthropic等科技企业已合作设立“国家人工智能教学学院”，率先在STEM与编程教育领域推进教师与AI系统的协同机制，明确将教师转变为“AI教学系统设计与训练的参与者”。这类项目的核心目标，并非简单提效，而是提升AI系统在任务生成、能力诊断等方面的教学主导能力，进一步实现“系统教—学生学”的闭环机制。
最终，AI对编程教育的深层价值不止于流程自动化，而是构建一种具备自适应调节能力的学习范式。它使学生在逻辑任务、代码实践中形成“主动试错—系统反馈—路径重构”的高频正循环，不再被动接受统一授课节奏，而是在动态生成的个性化任务中获得持续挑战与即时成就感。这一模式，不仅提升学习效率，更激发学生内在动机，让编程从一项“需要坚持”的技能训练，变成“愿意沉浸”的能力成长。
5、结语当AI真正进入教学流程的底层逻辑，编程教育成为率先完成从“人教人”到“系统驱动”跃迁的领域。这一转变并非简单的技术叠加，而是教育模式在编程场景中的重构——教学不再依赖单一教师主导，而由具备实时感知、动态调节与路径反馈能力的智能系统全面驱动。
在这一进程中，编程教育企业的角色也在发生根本变化：从“内容提供者”转变为“系统构建者”。真正具备竞争力的平台，不再以单一课程或工具为核心，而是围绕任务生成、路径管理、能力评估等关键环节，构建出完整闭环的教学操作系统。这背后，是对学习认知规律的深度理解，也是对教研组织、数据体系、算法模型的系统化整合。
谁能率先完成平台化编程教学系统的搭建，谁就有望在AI引领的编程教育浪潮中掌握主动权，成为推动行业跃迁的基石力量。
*文中题图来自：摄图网，基于VRF协议。
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