单节课固定记录
所有课程统一用同一套字段。
付费价值筛选：如果孩子回家只靠通用 AI 就能获得这一节课约 80% 的价值，这一节就不应该作为正式付费 Session。正式课程必须提供 AI 单独难以稳定提供的真实项目、同伴/用户测试、老师观察与判断、个性化反馈、迭代要求和可追踪的成长证据。
每节课必须通过 6 个检查
1 · 真实任务
不是学按钮或 Prompt 模板；孩子要解决一个问题、完成一个作品或达成一个真实目标。
2 · 孩子做决定
至少有一个关键决定不能由 AI 或老师代替：选什么、为什么选、接受什么、拒绝什么。
3 · 外部反馈
适合的课必须让同伴、老师或真实用户看到/试玩/使用，而不是只和 AI 自己循环。
4 · 判断 AI
孩子必须比较、查证、测试或指出 AI 输出哪里不够好；“生成成功”不等于“学习成功”。
5 · 必须迭代
保留 V1 → Feedback / Evidence → V2。课程价值来自修改过程，而不是一次生成成品。
6 · 留下成长证据
记录作品 + 关键决定 + 解释 + 反馈 + 修改；让家长和老师看见能力变化，而不只是“完成课程”。
单节课固定记录
目标
这一节结束时，孩子应该发生什么可观察的变化。
核心概念
这节真正要留下的概念，不是工具步骤。
活动
孩子实际做什么：动手、选择、比较、测试。
引导者
成人问什么、什么时候介入、什么时候退开。
材料
设备、纸张、账号、工具、测试对象等。
AI 的角色
AI 负责什么，以及哪些决定不能交给 AI。
能力重点
本节主要训练哪 1–2 个核心能力。
孩子自主选择
哪些内容必须由孩子自己决定。
学习证据
作品 + 决定 + 解释。
反思
哪里改变了想法、哪里不相信 AI、下一次会怎么做。
下一步
下一节要延续什么，不要每节都重新开始。
设计方向：AI 越强，课程越不能把价值放在“老师知道什么”。老师的角色是设计挑战、观察孩子、指出盲点、判断质量、组织真实反馈，并在合适的时候退开。最终目标不是培养“会用某个 AI 工具的孩子”，而是培养会思考、判断、创造、验证和解决问题的人。