创新的计算机编程教育：AI-Lab框架对生成式人工智能采用的影响
摘要：计算机科学学生的核心技能发展（如问题解决和算法思维）受到生成式人工智能（GenAI）的上升的影响，引发了关注。初步的匿名调查显示，至少48.5％的学生在做作业时使用GenAI。随着这些工具的普及，学术界必须思考这些工具在教育中的适当角色。忽视这一点可能导致我们所称的“大二困境”，即学生在高级课程中因过度依赖GenAI而遇到困难。我们的研究旨在回答以下问题，而不是 découraging GenAI的使用，这可能会无意中促进隐藏的使用：“教育工作者如何引导学生与GenAI的互动，以在他们的基础学术年份中保持核心技能的发展？”我们引入“ AI-Lab ”，这是一个指导学生在核心学院编程课程中有效利用GenAI的教学框架。该框架强调了GenAI作为教学工具的益处和潜力。通过识别和纠正GenAI的错误，学生丰富了他们的学习过程。此外，“ AI-Lab ”提供了利用GenAI进行定制支持的机会，如主题介绍，详细示例，角落案例识别，重新表述解释和调试帮助。重要的是，该框架强调了对GenAI过度依赖的风险，旨在内在激励学生实现平衡使用。这种方法的前提是，仅仅警告GenAI的潜在故障可能会被误解为教学上的缺陷，而不是真正的工具限制。 此外，“ AI-Lab ”提供了制定提示以引发高质量GenAI回应的策略。对于教育工作者来说，“ AI-Lab ”提供了探索学生对其学习经验中GenAI角色的感知的机制。
作者：Ethan Dickey, Andres Bejarano, Chirayu Garg
论文ID：2308.12258
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-08-24