--- author: 课代表立正 date: '2026-01-08' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=9JdIkWyyOJI speaker: 课代表立正 tags: - ai-education - prompt-engineering - no-code-development - entrepreneurship-mindset - k-12-education title: 知识诅咒，是被AI淘汰的最大风险｜访谈孙教授 summary: 孙教授分享了在AI时代，K-12学生如何利用Cursor和Claude Code等工具，在零基础情况下快速构建应用并解决真实问题。他强调，AI降低了技术门槛，未来的核心竞争力在于发现问题的敏锐度和极强的执行力，而“知识的诅咒”往往是专业人士最大的阻碍。 insight: '' draft: true series: '' category: ai-application area: tech-engineering project: [] people: [] companies_orgs: - Amazon - Cal Poly - OpenAI products_models: - Cursor - Claude Code - Flutter - Dart - Firebase - Roblox media_books: [] status: evergreen --- ### 孙教授的背景与K-12教育初衷 **课代表**: Hello**孙教授**，欢迎来到课代表立正的频道。 **孙教授**: 课代表，多谢邀请。我一直是您的忠实粉丝，终于有机会跟您在这边做一些分享。 **课代表**: 嘿，客气客气。可不可以请你做一个简短的自我介绍嘞？ **孙教授**: 我个人的背景，因为我也是做**Computer Science**出身嘛，其实和大部分华人的背景有相似之处，但也有不一样的地方。**PhD**毕业之后先去了**Amazon**，也是先去了大厂，但我做的时间不长，做了大概一年多吧。我和我的一个老师去做了一个**Start-up**，是2012、2013年，然后我们在做**Mobile AR**。那时候做的比较早，是做这种**Photo-based AR**，就通过照照片来作为识别。当时我们有了一个**Seed funding**嘛，那个Start-up做了一年多，但做的不是特别成功。 2014、2015年的时候，我就落脚回到南加这边，在**Cal Poly**（加州州立理工）。因为做**Faculty**有一些时间和灵活度嘛，所以就开始继续去**Explore**这些不同的创业机会。后来大概过去十年，将近有十年的时间，一直在专注于做这个**K-12 Computer Science**和**AI**的教育。 其实起因主要是15年的时候我们在大学拿到一些**Funding**，当时在美国有一个很有名的事情叫做**CS for all**，其实是**奥巴马**当时提出来的，就是鼓励所有中小学生去开始学编程，从**Kindergarten**开始。当时政府拨了好多**Grant**和**Funding**，然后我们在大学做了好多**Teacher training**，包括**Curriculum development**的工作，包括一些**After School**的Program，教周边的这些小同学们**Coding**。当时受到这波影响，就开始转头做正儿八经的K-12教育。 过去大概七八年吧，从我一个人自己在教，大概有六七门课，三四十个同学，我一个人教、一个人开发课程、一个人做运营，到今天将近快不到十年的时间，发展得也比较稳当一些。现在我们大概有8个校区吧，大部分在西海岸，大部分在南加州，然后在西雅图也有三个校区。现在学生也多一些了，过去这么多年，我们接触过、带过的同学也得有大概4,000-5,000个。 **课代表**: 5,000个K-12，就是学前班一直到高中生对吧？ **孙教授**: 对的，整个这个跨度。因为你也知道，最近这些教编程的东西题目比较多一些，教低年级其实有很多选择，从**Block Coding**、**Minecraft**、**Game Coding**开始；然后到高年级的话，能做的东西就更多一些。况且现在每天这个**Topic**也在变化，给我们的选择余地也比较多，我们很容易给不同的同学、不同的年龄、不同的兴趣，找到他们比较适合的一个**Learning path**。 ### AI如何降低编程门槛：从信奥赛到应用开发 **课代表**: 这个创业过程本身也是很有意思。但我们今天主要Focus还是讲：从你的角度，教了这么多学生，你看既当大学教授教大学生，然后又自己开始教中小学生编程。最近咱们一起上了一个活动，你在上面讲大家是怎么样子学AI的，以及你讲了好多个故事，这些学生们是怎么样子使用AI去解决了真实的问题，包括从学区拿到钱，包括他们在韩国明星演唱会上卖周边，特别有意思的一些案例。所以我就特别想帮大家——这里边可能有家长，但是更多的反而是程序员想转AI，或者说**Data scientist**想转AI，他们会觉得不知道怎么样子入手，以及什么样子才是真的用AI用的好。我想从你做教育的角度来说，帮大家分享一下这样的故事。 **孙教授**: 好呀好呀课代表，我先从您刚才提到几个例子开始讲起。其实核心是，为什么我们开始带这些孩子们开始做这些**Project**？最初我们主要就是教大家**Python**、**Machine learning**、**Java**这些课。然后后来没多久我们就开始反思：你最终的出口和目的在哪？ 其实这跟我个人的经历也比较有关系。我很小的时候是打**信奥赛**（信息学奥林匹克竞赛）出来的，但是后期我就发现，信奥赛这个东西可能从编程、刷题来说是一个很好的技能，但它可能不是你学编程的终极目标。终极目标其实还是要做应用。换句话说，现在这个时代其实是一个做Start-up的好时候。 我之前一直在带研究生、带本科生，现在带中学生，我就在想说，为什么不能让这些年龄低一点的同学，很早地就有这种创业的体验和经历？所以我们在教编程时发现，做软件其实是个很好的突破口。比如说你要想让一个高中同学搞一个创业项目，比如开个奶茶店，这件事情基本上不靠谱：第一你需要很多资金，第二他也没时间去运营。但是你说你教一个高中生去做一个APP、做一个平台，那这件事情在一定条件下其实是可以完成的。 ### 零基础高中生：7周用AI开发上线K-pop社区APP **课代表**: 提个问，很多人觉得高中特别忙，甚至我也觉得我高中可能是我这辈子最忙的时候之一了。从你的角度来看，为什么高中生反而有时间去做这些事儿？ **孙教授**: 我们接触的还是美国这边的高中生。我一开始其实有一个误区，总觉得美国的高中同学不是那么忙，但实际情况下我发现，其实要比咱们国内高考还要更忙。原因很简单，国内高考的目标比较单一，就是一个分数；而这边除了分数还需要你做很多课外的东西，而课外这东西是没有天花板的，所以大家压力很大很卷，每个人都在想各种各样的办法充实自己的背景。 所以我们带高中同学的时候，需要明确一下目标：你能做的事情很多，但是你的时间是有限的，哪些值得去做，或者能够出一些比较好的亮点和成绩，你要优先做。第二的话，要看你自己的兴趣和爱好。不是说每个人最后都要去学Coding、学Computer Science。假如说我的目标就是学一个商科，那我能不能围绕着这个Idea做一个好的项目，尽量把它**Launch**出来，哪怕我是用AI来做的也没关系。所以就是要结合同学的兴趣和精力去做。倒不是说有什么捷径可以省时间，而恰恰是因为大家时间都比较少，一定要把目标定好，找自己擅长的、能出成绩的东西去做。 **课代表**: 所以他们课余其实是有时间的，但是选择很多。作为一个想用AI或者想编程做好这方面的人，确实AI带来了很大的助力。我们经常说有的人是10倍效率、5倍效率，但你得找到发挥场景。对于这些高中生，他可能恰好就用上了这10倍。 **孙教授**: 现在AI导致了一个结果，我之前看到一篇文章，大概意思就是说，AI其实从某种程度上减少了CS学生的优势，因为普通同学通过这个工具也能达到同样的效果。这在我们带高中同学的时候，其实是打开了一大扇窗。以前假如说我们想带同学做一些技术含量比较高的项目，如果这个同学没有相当多的CS背景、Coding基础，可行性上是有考量的。但现在，包括今年我们尝试带一些高中同学直接就用**Cursor**、用**Claude Code**去做。 他跟我们教大学生还不一样。大学生本身还有一些Coding background，但我们在带高中同学的时候，即使他没有Coding background，我们发现这个东西也能做成。就是我那天分享的其中一个例子，我们有一个女生叫**Tammy**，完全本身不是想搞Coding，也不是想搞STEM，她想搞**Business**。 我们那天在聊天，我说你想搞商科，我们做一个创业项目，你要找到一个问题和痛点。她就很快给我分享了一个非常特别的例子。Tammy很喜欢关注这些**Pop star**，比如**BLACKPINK**这些韩国明星。她在南加嘛，这边的活动也比较多。她告诉我，基本上夏天每个活动她都尽量去参加。她发现每一次去参加演唱会的时候，她会自己准备很多种歌迷道具、宣传品，然后其他歌迷每次都会问她说：“你这个东西在哪买的？我怎么买不到？”她觉得这就是个很好的商机。 我说这个特别好，咱们能不能建立一个小的社区平台，甚至是一个APP。当然你不能光卖东西，你要放一些**Concert**的信息，给歌迷交流的空间，然后附带着卖一些产品。这东西对于我们做技术来说可能不是特别难，但也是挺大的一摊项目。后来我们就尝试用Claude code来教Tammy做这个APP。现在做APP常用的就是**Flutter**框架，用到**Dart**语言。这些东西我们教大四同学，是专业的选修课。现在在同学没有太多Coding background的前提下，直接用Claude code去做。 经过7周到8周的时间吧，我们第一个版本已经在**App Store**和**Google Play**上线了。她已经把自己的产品都列上去，打印了QR code，准备在下一次去参加Concert的时候去做分发。当时我们也很Surprise，一开始我还比较担心质量，后来发现前端也好、后端也好，经过大量反复的测试和反馈，还真的是能够达到可用的版本。 ### 结对编程与Prompt Engineering的实战 **课代表**: 当时我看的那个APP，它的完成度其实是挺高的。Tammy在这里边比重是多少？你们是几个人？ **孙教授**: 这样分配的：我们一开始大概花了一周的时间先教Tammy基础，你至少得知道手机开发是怎么回事，得把**Android Studio**、Flutter这些Framework安装上去，知道怎么用**Emulator**。第二，要给她过一下**Foundation**，比如做**Frontend**其实就是做UI，怎么做Button、Layout。但不用花很多时间，我们会定几个典型的例子，让同学跟着我们像**Pair Program**（结对编程）一样。因为同学没有学过编程，所以我们至少会告诉你说，这个参数是控制Margin的，那个参数是控制Color的，你要跟着我们走一遍，试着换一换，看看能不能变出相应的效果，这样她有一个直观的印象。 第二，要教她一点简单的**Backend**的东西，其实就是**Database**、**Firebase**这些。你要告诉同学这里边怎么去组织**Data structure**，那些**Attributes**属性都是什么东西。有了这个概念以后，后面就直接上Claude code。 这里边最重要需要教同学的关键是：一方面是一些最基础的**Prompt Engineering**的东西；第二个方面是反馈。任何一个Change出来以后，你一定要知道怎么去测试、去**Verify**，然后不对的话怎么样能够把很具体的反馈给AI。前期老师带得多一些，后期很多时候我们会给她发一些设计好的Design feature作为Homework。后来我们发现，她在课下甚至可以独立完成相当多的东西。中间有一两次遇到比较麻烦的**Build**问题，老师花点时间帮着解决了一下，但大部分在**Functionality**上面，同学最后的主动程度还挺高的。 我估计一下，一个同学平均一周能花4-5个小时左右，差不多就这样一个Level。 **课代表**: 课上的四五个小时，还是课上课下加起来？ **孙教授**: 加起来吧。实际情况来说，我不觉得同学在课下有太多的时间。因为Tammy应该是**Junior**（11年级），是最忙的一年。所以当时这样做的时候，我心里面还是不是特别确定，但出来的效果远远超越我预想。 你说真的Tammy现在她对Dart这个语言很熟悉吗？我觉得肯定不至于。她对整个**Architecture**、Networking很熟悉吗？我觉得也不行。但是这真的重要吗？我觉得是个问号。她的目标就是要做产品，要做一个创业项目，想把商品放出去，在Community里宣传，那我觉得这足够了。 **课代表**: 我刚刚算了一下，一周4小时，七八个周的话，基本上就是30个小时。作为一个全职打工人，一周拿出20个小时来其实是可以的，你两个周就可以搞定这些事情。 ### 效率革命：从一个月到一周的课程项目演进 **孙教授**: 对，一定的。AI给我们的机会越来越多。早些年带同学，百分之七八十可能想去走Computer Science、Data Science这些专业。但是这两年，纯粹要做CS Major的高中同学可能也就是20%。一方面大部分同学并不是都要走这条路，另一方面CS相对来说申请比较**Competitive**。 所以很多同学会走一些交叉学科。我发现从CS或AI的角度去做一些跨学科的结合，能提供非常好的机会。如果传统来说，同学真的要去搞生物、化学，要去**Wet Lab**（湿实验）去做，资源和机会是一方面，更重要的是同学没有时间真正泡在实验室里。但现在，我们如果能够用这种**Computational**的办法，用AI的办法，带一个中学同学做Research也好、做Start-up也好，反而更加可行一些。 **课代表**: 我量化一下，你觉得在AI之前，如果Tammy找一个学的比较好的高中生去Partner，需要多长时间把这东西做出来？和你们一个老师在没有AI的情况下，从头到尾把这个APP做出来，分别需要多长时间？ **孙教授**: 这个项目取决于它的**Complexity**。我在大学给大四同学上同样的课，是一个**Semester-long**（15周），每周大概三小时。一般来说，2/3的时间讲Foundation，1/3的时间留给大家做一个Project。从我这么多年教课来看，对于大四有Coding基础的同学，做一个**Individual project**，基本上我认为要两个月到三个月，这是一个比较**Reasonable**的**Estimate**。 **课代表**: 他们这个是有AI的辅助还是没有？ **孙教授**: 没有，我说的是之前没有AI辅助的时候。现在在AI辅助的时候，上周我们在学校也教**Prompt Engineering**。第一次教这门课是23年底，那时候还没有Cursor这些东西，我给了一个月的时间做**Final project**：调用**OpenAI API**，做一个**Full Stack**带UI的Agent。 今年再上这门课时，我意识到同学用Cursor这些工具用得挺好，再给一个月就没必要了。我就做一个尝试，把Final project提到了月中，只给大家一周的时间。我这周没有上课，就说下周你们Focus在做这个Project，然后下一周做Presentation。 这次就一周的时间，最后看Presentation，我会发现Overall大家做的项目质量要远远超于上一次用一个月做的东西。我自己感受特别明显。整个工具水涨船高了以后，大家的效率提升特别明显。而且不光是快，降低门槛以后，大家对这个东西信心强了很多。 ### AI时代的核心能力：发现问题与执行力 **课代表**: 既然编程的门槛一下子拉低了这么多，那什么东西变得有用？什么样的同学能比较好地抓住这波机会？ **孙教授**: 我觉得有两点。技术门槛下降了，这个大家不接受也要接受。我自己写了这么多年程序，一开始还是觉得有点可惜，感觉好像这事情没什么技术含量了。但现在想一想，有更重要的东西需要Focus。我们更有时间Focus在应用本身、解决问题本身。 这么多年我看同学，做的比较好的真的就是两个特别重要的技能：一个就是**发现问题的能力**，第二就是所谓的**执行力**。 好的同学在发现问题上非常**Proactive**。我那天讲了另外一个例子：有个同学弹钢琴，他跟我聊，说他最近挺喜欢弹，但特别不喜欢边弹边翻琴谱，很不方便，因为他记不下来谱。这是一个**Problem**。我就提示他：你最近不是在学Python吗？咱们看能不能判断声音的位置，做成自动翻谱的软件。 最后我们做了一个**Prototype**出来，其实Work得非常好。就是一个iPad程序，把乐谱变成图片存进去，程序在后台听弹钢琴的声音。声音进到电脑里变成**Frequency**（频率），写一个算法通过这些数字告诉我弹在哪一个位置。如果弹到页面末尾，就自动切换图片。 这个项目做出来以后效果特别好，因为这里边有很多Research，需要优化准确度。同学当时甚至还写了一个**Research paper**，参加了**Science Fair**这些竞赛。除此之外，他还开始在自己的钢琴老师和Community里推广。后来他申请大学时，这个项目作为一个非常真实、自然的补充，打动了招生官。 这就是我所谓要发现问题。有些同学对小的、不Perfect的东西比较敏感，会主动思考。这种能力不难培养，只需要引导同学去看类似的例子。我经常给同学开会，给一个Homework：一周时间，能不能给我想至少5个Problem？不能只说一两个。最后发现，10个同学里可能9个拿到的Idea都是**Very very unique**。 ### 摆脱“知识的诅咒”：像Builder一样下水游泳 **课代表**: 这个我非常感同身受。我觉得发现问题是需要激活的。我相信每个人一天平均能发生3个值得解决的问题，只不过大家全都忽略了。对于程序员或者有经验的人来说，**Curse of Knowledge**（知识的诅咒）非常明显，会把问题想复杂，觉得解决不了，结果根本不会开始。 **孙教授**: 对，同学的优势在于他没有想过那么多**Challenge**，所以他比较大胆。但他也由于没有经验，所以我们需要告诉大家：一开始不要想的是完美的，要有**MVP**的概念，先搞一个Prototype出来，然后一点点提升。 关于执行力，我再分享一个例子。有个大一同学搞了一个选课的Web工具，功能很简单：我想做一个**Perfect schedule**，比如只想周二周四上课，或者只想下午上课。工具本身没什么难度，做好了也上线了。我问他怎么推广的？他说他上线后的两个星期之内，每天和Roommate到大学教室里，在黑板、白板上把URL写在教室墙面上。第二天同学到教室就看到了。能做到这一点的同学其实挺少的。 **课代表**: 执行力这件事情是可以激活的吗？ **孙教授**: 我认为大部分还是通过后期培养。它需要一个**Trigger**。执行力差往往是因为没有**Motivation**或者没有信心。这两个东西是从成功的经历里来的。如果我们能让你通过实际操作产生一点点成功的经历，你就愿意多投入时间，产生更好的结果，变成良性循环。 所以我们很强调你要动手。比如有个七年级男生叫Bernard，喜欢玩游戏。我们教他做**Roblox**游戏开发，他Publish了一个Game。结课一个月后，我发现他还在更新，而且下载量有70多次。我问他，他说：“老师你不知道，我Publish完第二周就有人玩了，甚至有人给我留**Comments**说我Feature没做完，我很紧张，就自己试着去修改。” 从教育者的角度来说，目的达到了。别人的Comments、下载量，就是他的**Inspiration**。前提是他当时把东西做出来了，而且把它Launch出去了。 **课代表**: 我们的课程叫**AI Builders**，之前叫**From users to builders**。在AI时代，最重要的就是**Builder**的心态和习惯。你要Self-identify as a builder，遇到东西能看到问题并解决。 **孙教授**: 对。现在的建议就是：尽量多去动手和尝试。发展实在是太快，很难去预测和分析，更多的还真的是试一试。迈出这一步比较重要。给孩子一个从0到1的创业过程，他只要走过一次，就知道产品是怎么出来的，就有信心了。 **课代表**: 我打个比方：你要学游泳，一定要下水。**Build with AI**就是下水游泳，站在岸上学一堆课是学不会的。刚下水可能觉得水凉，但适应了以后，你就能游得很开心。非常感谢孙教授今天的分享，对家长和打工人都很有启发。 **孙教授**: 没什么特别的，谢谢课代表。