评估 AI-Lab 干预：对学生感知及生成式 AI 在早期本科生计算机科学课程中的应用影响

生成式 AI（GenAI）正迅速进入计算机科学教育，但其对学生学习、技能发展和感知的影响仍有待探索。关于过度依赖的担忧与此同时，在正式课程中引导工具使用的研究仍存空白。本研究考察了专门的「AI-Lab」干预——强调引导式脚手架和有意识的参与——对 Purdue University 数据结构与算法、竞赛编程和一年级工程课程中 undergraduate 学生的影响。跨三个学期，我们将 AI-Lab 模块集成到四门必修和选修课程中，获得 831 份匹配的前后干预调查问卷，以及焦点小组讨论。采用混合方法，我们分析了定量数据中使用模式和态度的变化，以及定性叙述中学生体验。虽然 GenAI 用于作业或编程项目的总体使用频率基本保持不变，但我们观察到在概念、调试和作业问题上的舒适度和开放性具有大效应。值得注意的是，调试的使用模式也发生了统计显著的变化，这反映了学生更加有意识和犀豪地运用这些工具。焦点小组讨论也证实了这些结果，表明该干预「填补了」学生使用 GenAI 的天真用法与将其更细致、反思性地整合到课程中的之间的鸿沟，从而提升了学生对自身技能发展的意识。这些发现表明，结构化、脚手架化的干预可以使学生在不削弱基本能力的前提下充分利用 GenAI 的优势。我们提供了面向寻求将 GenAI 负责地整合到计算科学课程中的教育者的证据基础建议，并确定了关于 GenAI 支持教学法的未来研究方向。