Использование больших языковых моделей в обучении программированию: баланс с традиционным обучением

 Balancing AI Tools and Traditional Learning: Integrating Large Language Models in Programming Education

“`html

Взаимодействие человека с компьютером (HCI) и образование

Взаимодействие человека с компьютером (HCI) фокусируется на проектировании и использовании компьютерных технологий, особенно интерфейсов между людьми (пользователями) и компьютерами. Исследователи в этой области наблюдают, как люди взаимодействуют с компьютерами и разрабатывают технологии, позволяющие людям взаимодействовать с компьютерами новыми способами. HCI охватывает различные области, такие как дизайн пользовательского опыта, эргономика и когнитивная психология, нацеленные на создание интуитивных и эффективных интерфейсов, улучшающих удовлетворение пользователей и производительность.

Интеграция больших языковых моделей в образовательный процесс

Одно из значительных вызовов в области HCI и образования – интеграция больших языковых моделей (LLM) в университетские программы по программированию. Эти передовые инструменты искусственного интеллекта, такие как модели GPT от OpenAI, имеют потенциал революционизировать способы обучения программированию. Однако их влияние на процессы обучения студентов, их самоэффективность и представления о карьере остаются критической проблемой. Понимание того, как эти инструменты могут быть эффективно интегрированы в образовательную систему, является важным для максимизации их преимуществ при минимизации потенциальных недостатков.

Исследование и практические результаты

Исследователи из Университета Мичигана провели комплексное исследование, чтобы изучить социальные факторы, влияющие на принятие и использование LLM в университетском курсе по программированию. Исследование использовало теорию социального формирования для изучения того, как социальные представления студентов, влияние сверстников и ожидания карьеры влияют на их использование LLM. Команда исследователей использовала подход смешанных методов, включая анонимный опрос в конце курса среди 158 студентов, опрос самоэффективности в середине курса, интервью со студентами и анализ данных оценки производительности в середине семестра. Этот многогранный подход направлен на предоставление детального понимания динамики процесса.

Практические выводы и рекомендации

Результаты исследования показали, что раннее использование LLM коррелировало с более низкой самоэффективностью и оценками в середине семестра. Студенты воспринимали переизбыток LLM, а не само использование, как связанное с уменьшением самоэффективности позднее в курсе. Их карьерные амбиции и представления о использовании сверстников значительно влияли на решение студентов использовать LLM.

Заключение и рекомендации

Исследование подчеркивает сложную динамику интеграции LLM в университетское программирование. Социальные факторы, такие как использование сверстников и карьерные амбиции, сильно влияют на принятие этих передовых инструментов. В то время как LLM могут значительно улучшить образовательный опыт, избыточная зависимость от этих инструментов может негативно сказаться на уверенности и производительности студентов. Поэтому нахождение баланса в использовании LLM критически важно для того, чтобы студенты формировали прочные навыки, одновременно используя инструменты искусственного интеллекта для улучшения.

Источник

https://arxiv.org/pdf/2406.06451

Оригинал статьи: MarkTechPost

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте интеграцию больших языковых моделей в программное обеспечение и образовательные процессы.

Практические шаги

1. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите области для применения автоматизации.

2. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.

3. Подберите подходящее решение для вашей компании и начните внедрение ИИ постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты и KPI.

4. Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Получение советов и поддержка

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai.

Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.

Пример использования ИИ в продажах

Попробуйте AI Sales Bot – это ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.


“`

Полезные ссылки: