科學作家萬維鋼在其新著《拐點：站在AI顛覆世界的前夜》一書中提出了一個問題：面對AI時代的到來，我們需要的是學“編程課”，還是學編程？在他看來，如果把編程當作一門課程來學習，那么，不可避免地要面對一大堆需要記憶的知識點，甚至為了應試而去寫一行行機械、平庸的程序。而“學編程”則意味著從課程思維轉向項目思維，掌握了多少編程語言，用的是C++、Python還是ChatGPT寫代碼都不是最重要的，重要的是做過多少項目、通過編程實現(xiàn)了怎樣的設想、在編程的過程中又感受到了多少樂趣。

提出這個問題的背景是顯而易見的，隨著生成式人工智能的突飛猛進，編程因其語法規(guī)范性、海量的優(yōu)質訓練素材，已成為AI表現(xiàn)最好的領域之一。今天，借助ChatGPT編寫程序7e39a5b008404b293c28490d41f843e8120b517ef7720eb6d0ad4fd6e4e788c0已經(jīng)非常普遍，大量實踐表明，AI可以通過和人的不斷互動較好地完成編程任務，且過程充滿人性化。而人類需要做的就是提出需求、反饋錯誤信息，引導AI寫出所需的程序，無需再關注各種技術細節(jié)。不難看出，這種方式已經(jīng)接近自然語言編程了。即使從教學出發(fā)，需要學習具體的編程技巧，也可以直接“詢問”AI有關語句的含義，讓AI提供注釋甚至講解，同樣簡便易行。

萬維鋼說，學編程，不要問“學過什么東西”，而是要問“做出了什么東西”。既然AI能幫助我們完成那些機械、重復的代碼編寫工作，我們就可以把精力更多地從“寫程序”轉向“做項目”上，更加關注需求設計、分析，程序的運行、調試，實踐中的迭代、優(yōu)化，乃至物化作品的使用、評價。

當然，AI不是萬能的，編程語言的學習和代碼編寫本身也是一項基本技能。但一個“會”編程的AI的出現(xiàn)，畢竟讓編程教學有了更多選擇的可能，也讓教師和學生有機會去嘗試更多有意義的東西。