创新计算机编程教学：面向生成式 AI 应用的 AI-Lab 框架
计算机与社会
2024-09-23 v1
摘要
在过去一年中，生成式 AI（GenAI）的兴起引发了人们对其在计算机科学学生核心技能发展（如问题求解与算法思维）方面影响的担忧。初步匿名调查显示，我们至少 48.5% 的学生使用 GenAI 完成家庭作业。随着这些工具的泛滥，学术界必须思考它们在教育中的恰当角色。忽视这一点可能导致我们称之为“大三墙”的现象，即学生因先前过度依赖 GenAI 而在高阶课程中陷入困境。我们的研究并非劝阻 GenAI 使用（这可能无意中助长隐蔽使用），而是试图回答：“教育者如何引导学生与 GenAI 的交互，以在其基础学年保护核心技能发展？”我们引入了“AI-Lab”，一个在核心大学编程课程中引导学生有效利用 GenAI 的教学框架。该框架强调 GenAI 作为教学工具的益处与潜力。通过识别并纠正 GenAI 的错误，学生丰富了学习过程。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、边界情形识别、改写解释与调试辅助。重要的是，该框架凸显了过度依赖 GenAI 的风险，旨在从内在动机上引导学生平衡使用。此方法基于这样一种理念：仅警告 GenAI 潜在失败可能被误解为教学缺陷而非工具本身的局限。此外，AI-Lab 提供了制定提示以引出高质量 GenAI 响应的策略。对教育者而言，AI-Lab 提供了探究学生对 GenAI 在其学习体验中角色认知的机制。
引用
@article{arxiv.2308.12258,
title = {Innovating Computer Programming Pedagogy: The AI-Lab Framework for Generative AI Adoption},
author = {Ethan Dickey and Andres Bejarano and Chirayu Garg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.12258},
year = {2024}
}
备注
6 pages plus references and appendices