“`html
Интеграция больших языковых моделей в образовательный процесс программирования
Взаимодействие человека с компьютером (HCI) фокусируется на проектировании и использовании компьютерной технологии, 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 удовлетворенность и производительность пользователей.
Интеграция больших языковых моделей в образовательный процесс
Одно из значительных вызовов в области HCI и образования – это интеграция больших языковых моделей (LLM) в курсы программирования для студентов. Эти передовые инструменты искусственного интеллекта, такие как модели GPT от OpenAI, имеют потенциал изменить способ преподавания и изучения программирования. Однако их влияние на процессы обучения студентов, самоэффективность и представления о карьере остаются критически важными. Понимание того, как эти инструменты могут быть эффективно интегрированы в образовательную систему, является важным для максимизации их преимуществ при минимизации потенциальных недостатков.
Традиционно образование в области программирования полагалось на лекции, учебники и интерактивные задания по кодированию. Некоторые образовательные среды начали внедрять более простые инструменты искусственного интеллекта для генерации кода и помощи в отладке. Однако интеграция сложных LLM все еще находится в начальной стадии. Эти модели могут генерировать, отлаживать и объяснять код, предлагая новые способы помочь студентам в их обучении. Несмотря на их потенциал, необходимо понять, как студенты адаптируются к этим инструментам и как они влияют на их учебные результаты и самоуверенность.
Исследование и методология
Исследователи из Университета Мичигана представили комплексное исследование, чтобы изучить социальные факторы, влияющие на принятие и использование LLM в курсе программирования для студентов. Исследование использовало теорию социального формирования, чтобы изучить, как социальные восприятия студентов, влияние сверстников и ожидания в карьере влияют на их использование LLM. Исследовательская группа использовала комплексный подход, включая анонимный опрос в конце курса среди 158 студентов, опросы самоэффективности в середине курса, интервью со студентами и анализ данных оценки успеваемости в середине семестра. Этот многофакторный подход направлен на предоставление подробного понимания динамики процесса.
Методология исследования включала анонимный опрос, распространенный среди студентов, полуструктурированные интервью для более глубокого понимания и регрессионный анализ данных оценки успеваемости в середине семестра. Этот подход направлен на триангуляцию данных из нескольких источников для полного понимания социальной динамики, влияющей на использование LLM. Исследователи обнаружили, что использование LLM студентами связано с их ожиданиями относительно будущей карьеры и восприятием использования сверстниками. Особенно раннее саморепортированное использование LLM коррелировало с более низкой самоэффективностью и оценками в середине семестра. Однако воспринимаемая избыточная зависимость от LLM, а не их фактическое использование, ассоциировалась с уменьшением самоэффективности позже в курсе.
Интересные результаты исследования показали, что раннее использование LLM коррелировало с более низкой самоэффективностью и оценками в середине семестра. Студенты воспринимали избыточную зависимость от LLM, а не само использование, что приводило к снижению самоэффективности позже в курсе. Их карьерные амбиции и восприятие использования сверстниками значительно влияли на решения студентов использовать LLM. Например, студенты, которые считали, что избыточная зависимость от LLM повредит их трудоустройству, предпочитали самостоятельно изучать навыки программирования. В то время как те, кто ожидал высокого использования LLM в своей будущей карьере, были склонны использовать эти инструменты во время курса.
Исследование также подчеркнуло результаты интеграции LLM в учебный план. Например, студенты, использующие LLM, сообщили разнообразные результаты в своей самоэффективности в программировании и учебных достижениях. Некоторые студенты считали, что использование LLM помогло им понять сложные концепции кодирования и сообщения об ошибках, в то время как другие считали, что это негативно сказалось на их уверенности в своих навыках программирования. Регрессионный анализ показал, что студенты, чувствующие избыточную зависимость от LLM, имели более низкие баллы самоэффективности, подчеркивая важность сбалансированного использования инструментов.
В заключение, исследование подчеркивает сложную динамику интеграции LLM в образование студентов по программированию. 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 процесс, избыточная зависимость от этих инструментов может негативно сказаться на уверенности и успеваемости студентов. Поэтому важно найти баланс в использовании LLM, чтобы обеспечить студентам крепкие базовые навыки, используя при этом инструменты искусственного интеллекта для улучшения образовательного процесса. Эти результаты подчеркивают необходимость продуманных стратегий интеграции, учитывающих как технологические возможности LLM, так и социальный контекст их использования в образовательных учреждениях.
“`
