绘出你的程序：探索基于生成式 AI 的视觉提示在编程教学中的应用
计算机与社会
2026-02-12 v1
摘要
在设计程序时，无论是初学者还是经验丰富的开发者，都常常草图输出——或或多或少著名的白板——他们的想法。尽管引入了原生多模态生成式 AI 模型，但关于 Human-GenAI 协作编码的工作仍然主要集中在文本提示上——大量忽略了程序员自然用于推理和沟通其设计的视觉和空间表示。在本提案和立场论文中，我们主张并提供了初步证据表明，这种以文本为中心的关注力度忽略了其他形式的提示 GenAI 模型的机会，例如问题分解图作为代码生成的提示本身，使新的编程活动和评估类型成为可能。为支持这一立场，我们呈现了来自大型入门 Python 编程课程的发现，学生构建的分解图用于提示 GPT-4.1 进行代码生成。我们演示了当前模型在从学生构建的分解图生成代码方面取得了很好的成效。我们 conclusions by exploring embracing multimodal prompting for computing education 的含义，特别是在评估情境下。
引用
@article{arxiv.2602.10529,
title = {Drawing Your Programs: Exploring the Applications of Visual-Prompting with GenAI for Teaching and Assessment},
author = {David H. Smith and S. Moonwara A. Monisha and Annapurna Vadaparty and Leo Porter and Daniel Zingaro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.10529},
year = {2026}
}