AI101: A beginner-friendly AI literacy curriculum for AI-Native students.
《面向中学生的人工智能通识课》是一门面向 AI 原住民一代中学生设计的开源课程，旨在帮助他们跳出“会用工具”的阶段，真正理解智能系统的原理与结构，建立起对人工智能的判断力与责任感。
课程定位为“人工智能通识课”（AI General Education），融合计算建模、人机交互、伦理判断与未来思辨四大板块，致力于在中学阶段建立“技术理解 + 判断力 + 人文底层视角”的通识教育起点。
课程以《Artificial Intelligence: A Modern Approach》（AIMA）(https://aima.cs.berkeley.edu/) 为核心教材，参考 UC Berkeley CS188 的教学框架，结合前沿研究，采用讲授 + 项目式学习（PBL）+ 表达型评估的教学方式，帮助学生构建AI素养。
课程资源开源共享，欢迎教师使用，学生自学，教育组织参与共建。
We believe:
Teach students not just to use AI — but to understand it.
Understand not just how it works — but why it matters.
AI101 is an open-source, future-facing curriculum for the AI-native generation.
Through projects, modeling, reasoning, and reflection, we invite students to explore the nature of intelligence, the structure of algorithms, and the values behind the systems.
Because the first step to shaping the future — is understanding it.
第一阶段：认识智能与基本建模
第1讲：什么是人工智能？
第2讲：Agent 与环境建模
第3讲：搜索问题的建模
第4讲：搜索策略与启发式思想
📦 项目任务：构建一个“校园智能Agent”概念图
第二阶段：复杂决策与学习
第5讲：不确定性与博弈思维
第6讲：对抗搜索与博弈树
第7讲：强化学习的基本逻辑
第8讲：从行为到策略的学习路径
📦 项目任务：模拟一个智能博弈系统
第三阶段：AI是如何“学习”的？
第9讲：机器学习的原理与种类
第10讲：分类器与决策树
第11讲：从神经网络到大语言模型
第12讲：大模型的能力与边界
📦 项目任务：构建一个结构可解释的小型分类系统
第四阶段：推理、感知与AI社会问题
第13讲：逻辑推理与知识建模
第14讲：语言、图像与多模态感知
第15讲：AI幻觉、偏见与责任
第16讲：未来的智能系统与人的位置
📦 项目任务：设计“我心中的AI系统”并进行结构表达
我们正站在一个教育与技术文明重构的临界点上。
人工智能已经成为这个时代的关键词，它正在重写经济逻辑、重构知识结构、重塑社会交往方式。然而，在当前这场快速发展的技术演化中，我们的基础教育系统尚未建立起系统性回应。目前没有哪一门正式的学科教学生理解智能，没有哪一个课程体系承担起“解释AI是如何运行”的责任。
AI教育不是可选项，而是未来教育的必选项。但当下的AI教育要么被限缩为“兴趣小组”、速成培训课，要么只是“工具展示”和“低阶编程技巧”的堆砌，缺乏结构性、系统性与时代性。
与此同时，应试教育主导下的课堂强调唯一答案、快速应对，几乎剥夺了学生提出问题、探索复杂性、形成世界观的权利。而AI恰恰是一个充满不确定性、复杂性与价值分歧的领域，它所涉及的内容常常无法以标准答卷应对，而更依赖多维度的分析与判断能力。
哪怕是在最前沿的人工智能研究领域，评价标准也正在发生变化：研究者们不再仅以模型在排行榜上是否“得分最高”作为成败依据，而是更关注它是否具备解释性、鲁棒性、多样性，能否应对真实世界的复杂性与不确定性。换句话说，人工智能研究正逐步摆脱对单一性能指标的依赖，回归对结构性理解与系统性思维的重视。
教育，必须与之同步。我们不应再用唯一标准答案来训练学生，而应鼓励他们提出问题、搭建结构、表达路径。理解复杂系统的方式本就可以不止一种，有效的建模可以有多个视角。我们需要培养的，是能够面对技术、做出判断、保有创造性思维的一代。
我们希望通过这门课程：
- 让中学生第一次系统性理解什么是智能；
- 让他们在表达与建模中构建自己的理解路径；
- 让判断、推理、责任与结构成为AI学习的关键词；
《面向中学生的人工智能通识课》不是面向升学的，也不是为了培养程序员；它只为一个目标服务：
让中国的学生都能接触有意思的、高质量的教育。
在这样的愿景下，《面向中学生的人工智能通识课》不仅是一份对人工智能教育的尝试，也是一份关于如何培养AI时代人才的回应。
当你读到这段文字，可能你正在github上游荡着寻找有意思的项目，也可能你是一位老师、一位学生，或是一位仍对AI感到陌生、但内心隐隐觉得“AI确实能给我们带来些什么”。
我叫 H.S.J，是一名计算机专业大一学生，同时也是这一门《AI101: 面向中学生的人工智能通识课》的负责人。
我不是教授，不是企业家，更不是教育专家，我只是一名仍在学习中的人。但也正因如此，我想说：
我自己，是一名“互联网原住民（Internet Native）”。我成长于社交媒体、算法推荐、移动端智能工具的生态里。 而我眼前的中小学生们，是“AI原住民（AI Native）”。他们出生的那几年，刚好是大语言模型开始走出实验室，生成式AI开始进入生活的时期。
从他们进入K-12教育阶段起，就已经有语音助手与他们对话，有AI老师批改他们的作业，有算法不断塑造他们的选择。 他们不是“会用AI”的一代，而是“在AI中长大”的第一代。
但问题是：他们真的理解AI吗？他们知道AI背后的决策逻辑、幻觉边界、价值偏见吗？有没有一门课程，能在他们还没有被功利导向的学习淹没之前，告诉他们：你可以理解人工智能的工作原理，并据此发展出属于自己的技术判断与学习路径。
这门课，就是我给出的解决方案。
我们相信，一门真正的好课，应当具备三个要素：
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着眼未来：接轨AI发展的最新主流结构和范式；
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深入当下：在中学生能理解的世界观中建构学科素养；
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立足公共：完全公益、开源共享、可落地复制。
它不是为考试而生，不是为编程比赛而生。它只是为了让他们，在青少年时期，就能拥有一次“从底层结构去理解智能系统”的机会。
- 它的内容来自国际一流的AI教材（AIMA）与当前最前沿的AI论文和业界的各种产品实测，
- 它的形式经过重新设计，适配中学生的理解力、表达力与批判力，
- 它的精神是开放的、公益的、未完成的——我希望任何教师、学生都可以使用它，也可以改造它。
如果它最终能让一位中学生说：“我第一次觉得AI不是那么神秘的东西，而是我能理解、也能判断的系统”， 那么这门课，就已经实现了它的意义。
感谢你的阅读与关注。如你愿意参与、反馈或共建，将不胜感激。
如果你觉得这个项目很有意思的话，请star吧~
欢迎中学教师、大学教授、cs/ai专业学生、中学生等加入课程共建！ 视频请自行前往哔哩哔哩查看：https://www.bilibili.com/video/BV1BaQDYyEQE/
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