孩子学 AI 从哪里开始：7 个公开 AI 学习资源的利弊测评（附参数速查和比赛信息）

结论速览：

· 课程类：code.org、Day of AI、Experience AI、Elements of AI、中国大学 MOOC，有顺序、有练习，多数有证书。
· 视频类：3Blue1Brown，讲原理，不教工具。
· 社区知识库：WaytoAGI，中文、更新快、工具多，面向成人为主。
· 能参加比赛或挑战的：Day of AI 背后的麻省理工学院 RAISE 团队办有全球 AI 黑客松；Experience AI 办过面向 18 岁以下的 AI 项目挑战；WaytoAGI 常办 AI 创作挑战赛，但多数面向成人。
· 共同的空白：没有一条从初中到大学连起来的中文路径，也没有把 AI 学习和选科、选专业、升学作品连起来。

2025 年 5 月，教育部发布《中小学人工智能通识教育指南（2025 年版）》和《中小学生成式人工智能使用指南（2025 年版）》，AI 素养正式进入中小学的教育框架。使用指南按学段提出了不同要求，并明确学生不能把 AI 生成的内容直接当作作业答案。联合国教科文组织 2024 年发布的《学生人工智能能力框架》，把 AI 素养分成四个维度：以人为本的思维、AI 伦理、AI 技术与应用、AI 系统设计。

方向清楚了，家长的困惑却多了：网上的 AI 课程、知识库、视频成百上千，哪些是给孩子的，哪些是给成人的；英文资源孩子看不看得懂；学概念够不够，要不要学编程；学完了，能不能拿到证书、参加比赛、写进材料。挑错了，孩子要么觉得太浅没意思，要么太深学不下去，几次之后就不想再碰。

我们选了 7 个公开、课程内容不收费、家长讨论较多的资源。每个资源都按同一张参数表拆开：

① code.org：从一小时活动到高中 AI 课

图 1　code.org 的 AI 课程页（中文界面）

一句话：美国非营利组织做的计算机和 AI 启蒙平台，最出名的是全球“一小时”活动，2025–2026 学年起从“编程一小时”（Hour of Code）改名为“AI 一小时”（Hour of AI）。

主打什么：先让孩子“玩”起来。“AI 一小时”是一组约一小时的互动活动，孩子边玩边体会 AI 怎么根据数据做判断；《机器如何思考》系列讲机器学习、生成式 AI、算法偏见和伦理。高中阶段还有整套 AI 课程，从理解 AI 讲到用 AI 一起做网页应用。

孩子能得到什么：一个准确的 AI 概念框架；对“AI 会出错、会有偏见”的第一次体会；一张结业证书；对低龄孩子来说，第一次“我也能指挥 AI 做东西”的成就感。

· 利：门槛最低，每节课几分钟；伦理和偏见讲得比多数入门课充分；中文界面，家长能陪着看；内容按年龄分好，不用自己挑。
· 弊：偏概念和体验，学完不会自己独立做 AI 作品；对高中生深度不够；部分视频要靠字幕。
· 家长第一周可以这样开始：周末陪孩子做一次“AI 一小时”活动，做完让孩子讲给你听“AI 是怎么做出判断的”；接下来每天看一节《机器如何思考》，7 天看完。

② Day of AI：麻省理工学院出的 AI 素养课，还能接上全球黑客松

图 2　Day of AI 首页：按可用时间选课，从 5 分钟到一学期

一句话：麻省理工学院 RAISE 项目开发的 AI 素养课程，按年级设计，按开源协议开放，已在 170 多个国家使用。

主打什么：AI 素养的完整体系。不只讲 AI 是什么，还讲 AI 的好处和风险、怎么负责任地用、怎么自己设计。课程的特点是“不必用 AI 工具”，很多活动用纸笔和讨论就能完成，适合还不宜频繁使用大模型的低龄孩子。

孩子能得到什么：系统的 AI 素养训练和测评结果；对 AI 社会影响的讨论能力；想往前一步的，可以参加全球 AI 黑客松。2025 年第二届黑客松历时 6 周，共有来自 86 个国家和地区的 1313 人参加，年龄从 5 岁到 77 岁，作品围绕联合国可持续发展目标。用的 App Inventor 是麻省理工学院开发的积木式编程工具，不会写代码也能做手机应用。

图 3　2025 年全球 AI 黑客松获奖公告：设青少年个人组和团队组

· 利：高校研究团队出品，体系完整、有测评；时间安排灵活；和黑客松衔接，学完有地方“用”；对低龄孩子友好。
· 弊：主要按老师上课设计，自学要有人组织；英文材料多；黑客松要组队、要英文提交，家长要投入时间。
· 家长第一周可以这样开始：在官网按孩子年级选一节 30–60 分钟的单节课，家长当“助教”带着做；如果孩子感兴趣，留意下一届黑客松的报名时间，用一个学期准备一个小作品。

③ WaytoAGI · 通往 AGI 之路：中文 AI 知识库和社区

图 4　WaytoAGI 首页：知识库、活动、工具和提示词

一句话：国内的开源 AI 社区，从一份大家共建的在线文档起步，发展成中文 AI 知识库，覆盖工具教程、提示词、案例，并在多个城市组织线下共学。

主打什么：“新工具出来，怎么最快用起来”。AI 绘画、视频、写作、智能体，几乎每类工具都能找到中文教程和别人的实操案例。

孩子能得到什么：快速上手国内外 AI 工具的能力；看到大量真实的 AI 作品，知道“AI 现在能做到什么程度”；有兴趣的大学生可以参加社区的创作活动，认识从业者。

· 利：中文、更新快，国内工具的教程和案例多；从业者的经验是第一手的；活动多，能看到同行在做什么。
· 弊：社区共建，质量参差，不成体系；没有年龄分级，部分内容面向成人和商业用途；容易逛成“收藏工具”而不动手。
· 家长第一周可以这样开始：家长自己先逛一遍，挑出和孩子兴趣相关的一两篇教程，比如“用 AI 做英文短视频”，陪孩子照着做一次。不建议让初中生独自在里面泛泛浏览。

④ Experience AI：树莓派基金会和 Google DeepMind 的初中 AI 课

图 5　Experience AI 首页：树莓派基金会与 Google DeepMind 合作

一句话：英国树莓派基金会与 Google DeepMind 合作开发的 AI 和机器学习课程，专门面向 11 到 14 岁，已在 195 个以上国家使用，有 22 种语言版本，2025 年获联合国教科文组织哈马德国王教育信息化奖。

主打什么：AI 怎么解决真实问题，以及怎么安全、负责任地用 AI。课程讲机器学习的流程、数据和偏见、AI 安全；“AI 任务”把知识放进模拟的全球难题里，比如第一个任务讲 AI 怎么用于洪水预报。

孩子能得到什么：对机器学习“数据进、模型出”的完整理解；用 AI 解决一个具体问题的思路；对 AI 安全和隐私的自我保护意识。

图 6　2024 年 Experience AI 挑战赛：18 岁以下青少年设计自己的 AI 项目

· 利：难度贴合初中；AI 安全讲得细；有研究支撑，教案和练习单齐全；游戏化任务能提高兴趣。
· 弊：按课堂教学设计，孩子独自自学体验一般；对高中生偏浅；挑战赛不是每年固定举办，要以官网公告为准。
· 家长第一周可以这样开始：选第一个单元的第一课，按教案和孩子一起做练习单；或者先玩一次“AI 任务”，看孩子有没有兴趣。

⑤ Elements of AI：赫尔辛基大学的 AI 通识网课

图 7　Elements of AI 首页：可按国家选择语言版本

一句话：芬兰赫尔辛基大学与 MinnaLearn 开发的 AI 通识网课，面向非专业人士，全球已有 200 多万人报名。

主打什么：AI 是什么、能做什么、不能做什么，机器学习和神经网络的基本思路，以及 AI 对社会的影响。每道练习有初级、中级、高级三个难度可选。

孩子能得到什么：大学水准的 AI 通识；一张大学出具的电子证书；英文原版课程本身就是一次长篇英文阅读训练。

· 利：结构清楚，大学出品；不需要编程和高等数学；有证书和学分通道；练习难度可选。
· 弊：自学网课，靠自律；对当下大模型工具的用法着墨不多；英文阅读量不小。
· 家长第一周可以这样开始：先看孩子的英文阅读能不能跟上第一章；跟得上的，每周一章，六周学完；跟不上的，先放一放，等英语再往上一档。

⑥ 3Blue1Brown 神经网络系列：用动画讲清 AI 的原理

图 8　3Blue1Brown 官网的神经网络专题

一句话：数学科普作者 Grant Sanderson 制作的动画视频系列，从“什么是神经网络”讲到大模型背后的 Transformer 和注意力机制。

主打什么：原理。神经网络怎么识别手写数字、梯度下降和反向传播在做什么、大模型怎么“读懂”一句话，都用动画一步一步画出来。

孩子能得到什么：真正明白 AI 在“算”什么，而不只是会用；把高中数学里的函数、向量、导数和 AI 连起来，知道数学学了有什么用；对想读理工、计算机、人工智能专业的孩子，是提前看一眼大学课程。

· 利：讲原理讲得直观，看完能讲给别人听；有中文版；和高中数学衔接紧。
· 弊：要数学基础，基础弱的孩子会看不懂；只讲原理，不教工具；没有练习和证书。
· 家长第一周可以这样开始：先陪孩子看第一集，看完问他“神经网络里的一个个圆圈代表什么”；讲得出来，再往下看。

⑦ 中国大学 MOOC：国内高校的 AI 课

图 9　中国大学 MOOC 搜索“人工智能导论”的结果页

一句话：国内高校的公开课平台，搜索“人工智能导论”“人工智能通识”能找到多所高校开设的课程，其中有国家级一流课程。

主打什么：系统的大学课程。比如浙江工业大学、西安电子科技大学等校的“人工智能导论”，讲 AI 的历史、基本方法和前沿应用，标注了“一流课程”的，是经过评审的国家级课程。

孩子能得到什么：提前接触大学的 AI 课程，帮助判断要不要报人工智能、计算机等专业；完整的学期节奏和考核；一张高校课程证书（付费认证）。

· 利：中文，国内访问稳定；高校老师主讲，和大学课程衔接；有测验、作业和学期节奏。
· 弊：课程质量差异大，要挑；按学期开课，进度不能完全自定；偏理论，和工具实践有距离；对初中生偏深。
· 家长第一周可以这样开始：搜索“人工智能导论”，优先看标注“一流课程”、参加人数多的课；先让孩子试听前两周的视频，看节奏能不能跟上，再决定要不要学完。

逐个看完，会发现三个共同的空白：

①没有连起来的路径。每个资源只管一段，从小学的一小时活动到大学的导论课，中间怎么接，没人告诉家长。
②中文、面向孩子、成体系，三者很难同时满足。中文的偏成人或偏大学，面向孩子的多是英文。
③和升学、专业脱节。学了 AI 之后，怎么影响选科、选专业，怎么变成能写进材料的作品，这些资源都不讲。

这三个空白，要家长自己补。

①孩子现在几年级，英文能读多长的材料？
②孩子是想“知道 AI 是什么”，还是想“做出点东西”？
③每周能拿出多少时间，需不需要家长陪？
④要不要证书、要不要比赛经历？
⑤孩子将来大概往理工、文科还是商科走？

问：这些资源要花钱吗？

答：7 个资源的课程内容都不收费。中国大学 MOOC 的认证证书一般要另外付费；参加比赛通常不收报名费，但要投入准备时间。

问：孩子英文一般，能学英文资源吗？

答：可以先从 code.org 的中文界面和 3Blue1Brown 的 B 站中文版开始。Elements of AI 和 Experience AI 的英文阅读量较大，可以等英语再上一档，或者当作英文阅读材料慢慢读。

问：学 AI 必须先学编程吗？

答：入门阶段不需要。本文 7 个资源里，入门内容都不要求编程。想做作品的，App Inventor 这类积木式工具也不要写代码。

问：这些比赛能写进升学材料吗？

答：国际比赛的参赛和获奖经历可以写进作品集和综合素质材料，但各类升学渠道认不认、怎么认，要以对应学校和招生部门的公布为准。比起奖项本身，一个讲得清楚的作品更有说服力。

问：一天学多久合适？

答：小学每次半小时以内，初中每次一节课的长度，高中以上可以按每周一章的节奏。关键是持续，而不是一次学很多。

· 教育部：《中小学人工智能通识教育指南（2025 年版）》《中小学生成式人工智能使用指南（2025 年版）》，2025 年 5 月
· 联合国教科文组织：《学生人工智能能力框架》，2024 年
· Code.org：Hour of AI 及 AI 课程页面，https://code.org/
· MIT RAISE：Day of AI 课程页面及 2025 年全球 AI 黑客松获奖公告，https://dayofai.org/
· 树莓派基金会：Experience AI 课程页面及 2024 年挑战赛公告，https://experience-ai.org/
· 赫尔辛基大学：Elements of AI 课程页面，https://www.elementsofai.com/
· 3Blue1Brown：神经网络专题，https://www.3blue1brown.com/
· WaytoAGI 官网，https://waytoagi.com/
· 中国大学 MOOC，https://www.icourse163.org/

本文为资源利弊分析。各资源的课程内容、证书规则和比赛安排以官网当前公布为准。