AI加持下，信奥赛的「练习」赛道迎来大变局

2023 年，OPEN AI 还没崛起，但在中国，信息学已经异军突起。

很多 OIer（信奥赛学习者）当年受益于信奥赛成绩的加持金榜题名，甚至迈入清北殿堂。他们大多数都通过自己的努力想反哺信奥赛这个领域，最常见的方式就是参与信奥赛培训（教研）和 OJ 开发（建设）。前者很好理解，但「OJ」是什么？如果 OJ 与 AI 结合，又会产生哪些火花？技术如何落地？风险如何防控？AI 究竟是助力，还是「致幻剂」？

带着这些问题，本文作者——AIOJ 的创始人带来的投稿，将结合一线实践，分享他们在打造 AI+OJ 平台过程中的探索与反思：为什么在 AI 概念狂热的背景下，他们选择「克制」，甚至暂停某些看似颠覆性的功能？一个面向 6-13 岁用户的平台，如何在「让孩子喜欢」和「让家长信任」之间寻找平衡？这不仅是 AIOJ 的故事，更是 AI 教育产业必须面对的共同命题。

OJ，英文全称 Online Judge，一般翻译为「在线评测系统」，简称「OJ」。简单来说，就是一个用户根据编程题目在线提交答案（代码）后能够快速得到评测结果的高级在线题库。编程学子可以在上面进行编程题练习或者参加举办的编程竞赛。

曾几何时，这只是专属于学习计算机的大学生或者程序员群体的「进化神器」。而今随着AI大时代的来临，信息学的受众群体真正做到了从「娃娃抓起」，数以千万计的孩子甚至只有 6 岁就已经坐在了电脑前尝试编写自己人生的第一段程序。他们很难想象在如此幼小的年纪会需要使用 AIOJ 这样的「神器」来不断「进化」，而这次「进化」的方向不再仅仅是编程技术，而是从计算思维、算法思维到编程运用能力的信息素养。

（OJ 的编程题自动评测结果界面）

这，是真的吗？

当一个小学低年级孩子在父母的帮助下，在 AIOJ 上熟练的做着【计算思维】的题目时，可能是真的；

当一个小学生在 AIOJ 上绞尽脑汁的做着像奥数一样的【算法思维】题时，可能是真的；

当一个孩子在 AIOJ 上用 Scratch 语言设计了一套【算法程序】，解决了一个「学校科技节上‘无人机灯光秀’亮灯规则」项目难题时，可能是真的；

当一个孩子在 AIOJ 上用 Scratch 语言完成了一个 C++ 语言中经常考察的「枚举算法」类型的【图形化算法编程题】时，这可能是真的；

当一个 OIer 用 C++ 语言在设计一个「人群方阵摆字」【算法程序】时，蓦然想起多年前那个用 Scratch 编写的「无人机灯光秀」会心一笑时，这可能真的是真的。

有团队正尝试将 AI 引入在线评测（OJ）体系，重塑信息学教育的学习体验。

在这一探索中，来自广东实践创新教育研究院联合清华计算机领域的博士与研究生们，启动了国内首款轻付费 AI 型 OJ 平台的研发。如今，上线不到一年，AIOJ 已经拥有数万精准用户，累计访问量 20 万+、评测数据约 300 万、上线题目约 2 万道、聚集内容建设名师专家团队 30 余人，同时还支撑了国家级、省市级多个大型编程赛事。特别是 AIOJ 颠覆式的图形化编程题的 AI 评测技术，让即使是学习图形化语言的学生也能练习高阶算法编程题形成良好的通识性算法思维，如果将来走信奥赛路线能与 C++ 无缝衔接，就算不走也能培养良好的信息素养。这将极大的缓解图形化学生的进阶焦虑，延长快乐有趣的图形化语言学习周期。而这正是实现前面所有设想的核心技术之一。

（AIOJ 图形化算法编程题评测示例）

他们汇聚计算机与编程教育的专家，联合技术背景深厚的研发力量，历经半年调研，撰写超过百页的产品需求文档，只为回答一个问题：编程作为一门重实践的学科，不刷题练习肯定不行。但能否打造一款更智能、更亲和的 OJ 平台，让算法学习不再冰冷，让编程练习不再无趣，而成为孩子们创造力的另一种表达？

很多用户、专家和投资者有点诧异，AIOJ 除了能自动评测图形化编程题这个行业一流技术以外，其他AI功能并不太突出。对比一些「多模态」、「大模型」、「AI 老师」等耀眼标签，简直有点「素」。像兼容图形化、Python、C++ 全语言、全题型全赛制自动评测的超级 OJ 属性只能说有突破但谈不上颠覆。像 AI 助理、试卷 AI 报告、暴走刷题等十多项功能虽然都是行业首创，依然中规中矩。

（AIOJ 部分功能展示）

是做不到更好的 AI 效果吗？

原因其实并不简单。

AIOJ 诞生之初，设想的首页只有两个核心元素：一个搜索入口和一个 AI 助理。其背后是「AIOJ 推荐引擎」——一个基于专家系统和算法规则的智能分发体系，目标是为每个用户提供「最优路径」。用户可以像挑选洋娃娃一样选择最喜欢的 AI 助理，甚至自定义服装、音色、语言风格。这个「专属伙伴」将陪伴用户的整个进阶之旅，既提供高效的学习指引，也给予情绪价值，抚慰那些孤独刷题的时光。

与用户简单互动、做几道测试题后，AI 助理便能精准识别用户的当前水平和需求，接下来由推荐引擎有序「投喂」题目和学习资源，让用户从易到难、循序渐进地进化。你以为这只是简单的刷题推荐？那就小看了背后的教育逻辑。

信息学是一门典型的跨学科课程，也是 STEAM 教育的最佳实践领域。但传统教学往往忽略了当代孩子「自主意识觉醒」和天生「叛逆」这一现实。AIOJ 采用「以练促学」的反向思维：当题目做错时，AI 助理会温柔提示——

「先复习一下‘因数’的定义吧。」

「要不要看个《勾股定理》的讲解视频？」

「你的题意理解时间低于平均水平，这道题长句子比较多，不如先看一个《消灭长句子》的趣味视频提升理解力？」

这种从错误出发、以兴趣驱动的学习模式，让练习不再是冷冰冰的刷题，而是一次次智能、温暖的引导。

（AI 助理练习提醒）

不过以上设想 AIOJ 虽然已经具备基础条件但还在努力实现中，就连「AI 推题」这样的功能我们在内测后都先搁置了。

既然技术可以实现，这又是为什么呢？

大模型作为 AI 的核心，如果要足够精准的匹配使用场景，必须要有足够多的数据进行训练，而且是相对精准有效的数据。而放眼全球都没有过大规模的青少年 OJ 练习平台。

更多的仅仅是专业的成人 OJ（不可用）或者信奥赛群体 OJ，这些数据对于青少年信息学群体参考意义并不大。据统计全国 2000 万的青少年编程学子中，信奥赛群体不足 10%，样本如此之小。

更重要的是，AIOJ 的使命是用 AI 技术推动 AI 时代青少年通识性信息学素养的不断进化，而不仅仅是编程算法人才的成长。后者是前者的自然进化成果而不是终极目的。世界不缺一个好的程序员或者算法人才，更需要能像 AI 一样思考，逻辑缜密、思维卓越、设计与解决问题突出的人类精英群体。

针对这样的培养目标，现存数据可能只能产生更多的误导。AIOJ 宁愿利用自身多年积累的教育资源，让更多名师专家参与到优质题目的建设、题目标签的建设、优质题解的建设、相关素材的建设中来，用最笨的办法，做好信息学行业的基础建设，从而让用户们在更漂亮的 UI 中、在更友好的体验中、在更实用的功能下高效练习，不断进化。

至于真正的 AI 技术，相信让更多低龄化编程学子真正用起来之后，依托正在不断沉淀的精准有效的庞大数据，很快都能真正实现。而没有灵魂的 AI，无论多么迷人梦幻，如同天生的繁星，在太阳出来时终将暗淡。

AIOJ 曾是行业最早接入 DeepSeek 这一明星大模型的平台。它几乎是 AI 助理的「黄金内核」，能让 AI 助理瞬间化身为健谈、陪伴感十足的学习伙伴。然而，这一方向的研发最终被按下了暂停键。原因很现实：AIOJ 的核心用户是 6-13 岁的孩子。如果这样的 AI 助理上线，孩子们或许会欣喜若狂，甚至沉迷其中，但这并非家长和老师希望看到的。AI 目前的注意力缺失和「一本正经的胡说八道」背后更深层次的「危险」是应该被警惕的，特别是这些暂时还没有分辨能力的青少年群体。

行业已有前车之鉴——某大型 OJ 平台因社区失控被迫关闭，敲响了警钟：让用户喜欢，是否比管控风险更重要？显然不是。编程教育的核心是「规则意识」，如何在吸引用户的同时培养克制，成为 AIOJ 的必答题。毕竟，让孩子爱上平台只是开始，让家长和老师也信任它，才是真正的平衡之道。

那么 AIOJ 可以做到吗？

举个有趣的小例子：OJ 是可以实时给出解题结果的，题解（包含答题思路解析和答案）往往也是标配，方便用户去进行复盘和进一步学习。

但有些用户在答不对的时候就会有畏难情绪，不想多加思考，只想尽快看看题解中的正确答案，甚至有时候先看题解再答题，伪装出超高的「正确率」向父母邀功。这当然是父母和老师不愿意看到的，也不符合 AIOJ 的价值观。

于是我们将题解进行了锁定，根据不同的题型设定了不同的锁定时间，如果用户从看到题目开始思考时间未达到设定的时间，点击【题解】按钮后，AI 助理就会用柔和鼓励的语音来提醒用户「再思考试试」，从而延缓用户直接使用题解的偷懒做法。目前获得了父母和老师们的一致好评，这也是行业首创的「小花招」。

（AI 助理干预查看解题）

还有一个有趣的大例子：

题解建设是一个 OJ 系统的重中之重。但是信息学行业普遍存在一个情况：技术好、演绎好、有创意、文字表达能力强、懂得不同阶段用户的认知能力范围等优点很难聚集在同一个老师身上。如果找出这样一个优质老师群体耗时费力且成本较高。大部分的 OJ 是让用户自建题解，这样的做法虽然省事儿，但是不好的题解极易误导求解的用户，特别是那些年龄不大，入门不长的学生。试想：如果一个孩子用一个错误或不严谨的思路吭哧吭哧白忙活半天是一种什么样的感受？当然也有不少用户总是有奇思妙想才华横溢的解题方法让人受益无穷。

那么如何保障 AIOJ 题解内容的学术权威性、专业性的同时兼顾通俗性、自由与创新的表达呢？

AIOJ 最终找到了一套平衡质量与开放性的解决方案：

第一，邀请权威专家组建智库，建设平台的官方题解；

第二，对优秀的信息学教师账号进行认证，提供名师题解；

第三，鼓励用户在遵守规范的前提下自由创作题解思路。

其中，官方与名师题解采用统一格式，以保证内容质量，并自动置顶，打上【官方题解】、【名师题解】的标识，作为学术参考；用户原创题解则根据点赞量排名，供学习者自由取用。这一机制不仅实现了内容分层和权威引导，也兼顾了社区的开放性和互动性，上线后广受好评。

这些实践让 AIOJ 更坚定：追求「有用」的 AI，而非「炫技」的 AI。因为如果 AI 只停留在噱头层面，无法带来真正的价值，甚至引发风险，它终将昙花一现，被用户抛弃。

AI 是无辜的，但滥用 AI 是原罪。

AI +教育的风口从未如此热闹，但狂奔之后，行业开始回归理性：真正能留下来的，不是噱头，而是经得起时间检验的产品。教育产品的生命周期往往长达数年，留住用户，比一时的拉新更有价值。小闭环的扎实打磨，比盲目的大跃进更值得投入。

与此同时，AI 教育的国际化趋势正在形成。青少年的信息素养不仅是中国的课题，也是全球的共同议题，出海或许会成为未来的重要方向。

政策信号同样清晰。2024 年 12 月，《教育部办公厅关于加强中小学人工智能教育的通知》（教基厅函〔2024〕32 号）明确提出，信息学将作为人工智能教育的重要内容被重点推进。这意味着，编程与算法思维将逐步从选修走向基础，成为素质教育体系中不可或缺的一环。

在这条赛道上，真正值得尊重的原则只有一个：敬畏教育。AI 不是炫技的工具，而应成为帮助学生自主成长、陪伴长期学习的伙伴。只有坚持这一底色，AI 教育才能走出昙花一现的幻觉，迈向真正的价值。

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