Promptly：利用提示问题教学习者有效使用AI代码生成器
人机交互
2023-08-01 v1 人工智能
摘要
凭借卓越的代码生成能力，大语言模型（LLMs）成为改变计算教育实践的变革性技术。它们迫切要求教育者重新思考针对新兴技能组合的 pedagogical 方法与教学策略。传统的编程学习侧重于频繁重复的写代码练习。如今代码可被轻易生成，使得重点转向阅读、理解和评估LLM生成的代码。与此转变并行，一项新关键技能正在浮现——为代码生成模型构建良好提示的能力。本文引入一种称为“提示问题（Prompt Problem）”的新型教学概念，旨在帮助学生学会为LLMs精心构建有效提示。提示问题要求学生创建自然语言提示，使LLM能为特定问题生成正确代码。为支持提示问题的大规模实施，本文还提出名为Promptly的新工具，其托管提示问题库并自动评估提示生成的代码。我们报告了一项实地研究的实证发现，该研究将Promptly部署于大一Python编程课程（n=54）。我们探究了学生与该工具的交互及其对提示问题概念的看法。我们发现，Promptly因其能调动计算思维技能并让学生接触新编程结构而广受学生好评。我们还讨论了未来工作方向，包括提示问题设计的变体，以及需研究其与课程和教学实践整合的必要性。
引用
@article{arxiv.2307.16364,
title = {Promptly: Using Prompt Problems to Teach Learners How to Effectively Utilize AI Code Generators},
author = {Paul Denny and Juho Leinonen and James Prather and Andrew Luxton-Reilly and Thezyrie Amarouche and Brett A. Becker and Brent N. Reeves},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.16364},
year = {2023}
}