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这几年，人工智能正在以不可思议的速度向前发展：AlphaGo赢了柯洁；百度无人巴士量产；京东开始启用机器人送快递；谷歌的AI都学会了自行freestyle......
科技的颠覆式创新引发教育的新风向。作为“老三样”的语数外基础学科，“少儿编程”作为一门新兴学科也进入了我们的视野，这一风口就这么突然来了。
打开百度搜索“少儿编程”，网络上铺天盖地的利好资讯，似乎印证着这一行业的欣欣向荣。国际上，日本、美国、英国等发达国家早已把编程教育纳入小学课程表，重视儿童学习编程成为教育的主流。
国内方面，2017年国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出要在中小学设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。浙江、北京和山东也确定要把编程基础纳入高考的内容体系。
那么，回归到家长最关心的一个问题：给孩子报编程课，该注意哪些问题？
孩子学习编程，切勿舍本逐末、追求复杂度
很多家长容易走进误区，盲目追求编程语言的复杂度，是不可取的。就像穿衣吃饭，适合孩子的才最好。
最适合孩子学习的编程语言是Scratch，是由美国麻省理工学院设计开发的图形化语言，代码输入以鼠标拖动模块化的积木为主，减少键盘的使用，也避免了不合理的语法。同时Scratch编程语言也是哈佛大学推荐选修的编程语言。
极客晨星少儿编程Scratch课程，在第一阶段图形化编程课程入门阶段，让孩子能够听懂教师的指令，认识计算机、掌握基本的计算机操作，通过对颜色、形象、大小的识别，学习事物的分类和顺序，培养由最初的基本逻辑能力到可以独立制作简单的模块游戏。
光视觉感受上，Scratch就像积木一样，明了简单，几乎所有的孩子都会一眼喜欢，建立起写程序的欲望，不会让孩子产生恐惧畏难心理。
看家长口碑
少儿编程教育品牌鱼龙混杂，选错品牌造成的金钱损失事小，更重要的是耽误了最佳培养时期，还可能因此让孩子从此怕了编程。孩子的兴趣一旦受到打击，二次重建将相当费力。
看能否引导孩子综合应用
如果孩子的编程教学只是简单记记代码，那和普通补习班毫无分别，不能应用的编程毫无意义。通过课程项目、延展活动引导孩子用编程实现自己的创意，才是真正的学会。
不能增加孩子、家长负担
很多家长不敢报编程课，就是怕自己也不懂，涉及到辅导自己比孩子更痛苦。还要在已经非常紧凑的时间里，接送送孩子上课，苦不堪言。
一般来讲，儿童编程是6-16岁的孩子学编程的阶段，这也是小学编程的学习区间，在这段时间内，如何进行编程启蒙呢？想要孩子的编程学习之路更加顺畅，应该做足哪些工作？
幼儿编程学习到位，才能自然顺延到儿童编程。
幼儿编程学习是第一个阶段，最佳对应年龄段：4-6岁的孩子，但也是帮助大龄孩子接受编程、对其进行编程启蒙的一个重要阶段。其学习目的是激发孩子的编程兴趣、培养孩子编程基础的能力。在这一阶段，孩子通过大量的编程练习，逐步掌握编程知识与编程技能实践之间的关联，从而形成编程基础能力。这有助于孩子形成编程思维。主要学习资源有适合启蒙的基础编程视频或编程入门书籍等，如《动手玩转Scratch2.0编程》、《Scratch少儿趣味编程2》、《动手玩转Scratch Jr编程》、《父与子的编程之旅》、《与孩子一起学编程》等，这些书籍都是写给孩子看的编程书。最大的特点就是图文并茂，其中大量的彩色印刷，颜色丰富的卡通形象，对于小孩来说并不会枯燥乏味，是很不错的儿童编程启蒙入门级图书。
儿童编程系统学习阶段，学科式学习至关重要。
对于6岁及6岁以上的孩子，要快速启蒙，可以从Scratch儿童编程编程学习开始。以Scratch的学习为主课程，极客晨星的系统学科式编程体系最为显著，极客晨星拥有自主研发＋scratch，逻辑性强；独创模块/代码随时互换，自然过渡，有效衔接从入门模块编程到实战代码编程，极客晨星学习理念旨在从本质出发，让孩子将编程当做感知世界的工具。循序渐进地引领学生一层一层突破学习难关，再潜移默化中形成编程思维，实现独立编写代码的能力。
极客晨星特色的课程设计，通过游戏化互动式教学的形式让学生与老师零距离交流，从根源上减少孩子对编程的陌生感。创新的主题游戏，易于掌握的学习方法让孩子在轻松愉悦的学习环境中快速掌握编程的力量。
在儿童编程学习基础上，进行青儿童编程进阶学习。
经过儿童编程的系统性学科式学习后，在儿童编程和青少儿编程学习阶段，通过Python、C++的学习，极客晨星的学员编程水平可以顺利衔接中学阶段的编程水平，并且能提前熟悉和适应初高中编程教育的学习模式，培养地道的编程思维。
教育部教育装备与发展中心《中小学人工智能教育》项目发布会，北京，广州，深圳，武汉，西安五个城市作为第一批试点落地城市，3年级到8年级的学生将在19年全面试点。
如何培养编程思维和我们的生活息息相关，所以培养孩子的这种思维可以从平常的点滴开始。比如策划一次周末旅游，策划一次生日会，周末聚餐等，培养编程思维也是让孩子提前感知人工智能，理解人工智能背后的深度逻辑，从而快速进入人工智能领域的前提。