站長之家(ChinaZ.com) 5 月 3 日消息:生成式人工智能正在改變軟件開發(fā)行業(yè)。AI 驅動的編程工具正在協(xié)助程序員完成他們的工作流程，同時 AI 領域的工作崗位也在持續(xù)增加。但這種轉變在學術界也很明顯——學術界是下一代軟件工程師學習編程的主要途徑之一。
計算機科學的學生正在擁抱這項技術，使用生成式 AI 幫助他們理解復雜概念，總結復雜的研究論文，集思廣益解決問題的方法，提出新的研究方向，當然還有學習如何編程。
「學生是早期采用者，并且一直在積極測試這些工具，」斯坦福大學計算機科學碩士生、助教 Johnny Chang 說。他還在 2023 年創(chuàng)立了 AI x Education 會議，這是一個虛擬的學生和教育工作者聚會，討論 AI 對教育的影響。
為了不落后，教育者也在嘗試使用生成式 AI。但他們在采用這項技術的同時，還在努力確保學生學習計算機科學的基礎。
「這是一個困難的平衡行為，」新加坡國立大學計算學院的副教授 Ooi Wei Tsang 說?！歌b于大型語言模型正在迅速發(fā)展，我們仍在學習如何做到這一點?！?/p>
對語法的重視減少，對解決問題的重視增加
大多數(shù)初級計算機科學課程都集中在代碼語法和使程序運行上，而知道如何閱讀和編寫代碼仍然至關重要，但測試和調試——通常不是課程大綱的一部分——現(xiàn)在需要更明確地教授。
「我們看到這種技能的提高，學生從生成式 AI 中獲得代碼片段，他們需要測試其正確性，」紐約州波茨坦克拉克森大學計算機科學教授 Jeanna Matthews 說。
另一個重要的專業(yè)技能是分解問題?！高@是一個早期就需要知道的技能，因為你需要將一個大問題分解成更小的部分，以便大型語言模型可以解決，」加州大學圣地亞哥分校計算機科學副教授 Leo Porter 說?！负茈y找到課程中教授這一點的地方——也許是在算法或軟件工程課程中，但那些是高級課程?，F(xiàn)在，它成為了初級課程的優(yōu)先事項?！?/p>
因此，教育者正在修改他們的教學策略。「我以前只關注學生編寫他們提交的代碼，然后我在代碼上運行測試用例來確定他們的分數(shù)，」多倫多密西沙加大學計算機科學副教授 Daniel Zingaro 說?！高@是對軟件工程師含義的狹隘看法，我只是感覺有了生成式 AI，我設法克服了這種限制性看法?！?/p>
Zingaro 與 Porter 合著了一本關于 AI 輔助 Python 編程的書，現(xiàn)在他讓學生分組工作，并提交一個視頻來解釋他們的代碼是如何工作的。通過這些演示，他了解到學生如何使用 AI 生成代碼，他們在哪些方面遇到困難，以及他們如何接近設計、測試和團隊合作。
「這是一個機會，讓我評估他們整個軟件開發(fā) [生命周期] 的學習過程——不僅僅是代碼，」Zingaro 說?！肝腋杏X我的課程已經開放了更多，它們比以前更廣泛了。我可以讓學生們在更大、更高級的項目上工作?！?/p>
Wei Tsang 也同意這種看法，并指出生成式 AI 工具「將為我們節(jié)省時間，教授更高層次的思考——例如，如何設計軟件，應該解決的正確問題是什么，解決方案是什么。學生可以花更多的時間在優(yōu)化、倫理問題和系統(tǒng)的用戶友好性上，而不是專注于代碼的語法?！?/p>
避免 AI 編程陷阱
但教育者對大型語言模型的幻覺傾向持謹慎態(tài)度?！肝覀冃枰虝W生對結果持懷疑態(tài)度，并負責驗證和驗證它們，」Matthews 說。
Matthews 補充說，生成式 AI「可能會縮短學生依賴它太多的學習過程?！笴hang 同意這種過度依賴可能是一個陷阱，并建議他的同學自己探索問題的可能解決方案，這樣他們就不會失去批判性思維或有效的學習過程?！肝覀儜撟?AI 成為學習的副駕駛——而不是自動駕駛——」他說。
其他缺點包括版權和偏見?！肝医虒W生關于道德約束——這是一個建立在其他人的代碼上的模型，我們會承認所有權，」波特說。「我們還必須認識到，模型將代表已經存在于社會中的偏見?！?/p>
適應生成式 AI 的崛起涉及學生和教育者共同努力和相互學習。對于她的同事，Matthews 的建議是「嘗試培養(yǎng)一個環(huán)境，鼓勵學生告訴你他們何時以及如何使用這些工具。最終，我們正在為學生準備現(xiàn)實世界，現(xiàn)實世界正在變化，所以堅持你一直做的事情可能不是最好地服務于學生在這個過渡中?！?/p>
Porter 對現(xiàn)在所做的改變將為學生在未來服務持樂觀態(tài)度?！肝覀冇幸粋€長期的學術界教授的內容與學生到達行業(yè)時實際需要的技能之間存在差距的歷史，」他說?！溉绻覀兘邮艽笮驼Z言模型，我希望我們可能有助于縮小這個差距?！?/p>
（舉報）