O AI Copilot está mudando a forma de ensinar programação
- Agora, os professores estão deixando o ensino de sintaxe de lado para focar em habilidades de nível mais alto
- No semestre passado, Krishnamurthi, professor de ciência da computação na Brown University, instruiu alunos de graduação a concluir o projeto final usando o GitHub Copilot
- Trata-se de uma ferramenta de IA baseada no modelo de linguagem GPT-3, da OpenAI, que oferece recursos de geração e autocompletar código
- Com esse experimento, o professor Krishnamurthi queria que os alunos se concentrassem mais na resolução de problemas do que na sintaxe das linguagens de programação
- Ele acredita que ferramentas como essa trarão uma mudança fundamental para o ensino de programação
- Outros professores também estão conduzindo experimentos semelhantes e usando ferramentas de IA para ajudar os alunos a aprender conceitos mais avançados
- Por exemplo, o professor Swapneel Sheth, da University of Pennsylvania, está usando o Copilot para ajudar os alunos a desenvolver pensamento conceitual e capacidade de resolução de problemas
- No entanto, alguns professores têm expressado preocupação com o uso de ferramentas de IA
- O professor Dan Garcia, da UC Berkeley, teme que os alunos passem a depender da IA sem dominar os fundamentos
- Ele acredita que ferramentas de IA podem atrapalhar o aprendizado dos alunos
- No longo prazo, espera-se que as ferramentas de IA tenham um grande impacto no ensino de engenharia de software
- O professor Krishnamurthi prevê que, algum dia, as aulas tradicionais de programação desaparecerão
- Em vez disso, os alunos aprenderão a usar ferramentas de IA para resolver problemas maiores
Opinião do GN+
- Com a chegada dos copilotos de IA, o paradigma do ensino de programação está mudando. Em vez do ensino tradicional centrado em sintaxe, o foco está se voltando para o desenvolvimento da capacidade de resolver problemas e do pensamento de nível mais alto.
- No entanto, a dependência excessiva de ferramentas de IA pode atrapalhar a aquisição dos fundamentos pelos alunos. Portanto, é importante usá-las de forma adequada, sem negligenciar a compreensão dos conceitos e princípios básicos.
- O avanço das ferramentas de IA aponta para o futuro da engenharia de software. Trabalhos de codificação simples e repetitivos tendem a ser assumidos pela IA, enquanto os humanos deverão se concentrar em resolver problemas mais criativos e complexos.
- As instituições de ensino precisarão reformular seus currículos para acompanhar essa mudança. Além do ensino tradicional de linguagens de programação, parece necessário desenvolver competências de uso de IA e de resolução de problemas.
- Com a chegada de tecnologias de IA de próxima geração, como o GPT-4, os recursos de geração automática e autocompletar código tendem a ficar ainda mais poderosos. Com isso, o papel e as competências dos engenheiros de software também deverão continuar mudando.
5 comentários
Se você sabe exatamente o que quer fazer, fica realmente muito conveniente; mas, se sabe de forma vaga, parece que acontece mesmo de você acabar perdendo mais tempo brigando com prompts, como no comentário abaixo.
No fim das contas, a sensação é que o ato de pesquisar no Google está sendo substituído por fazer prompting.
Eu também estou cursando disciplinas de graduação e sinto fortemente que os métodos de ensino já estão mudando para uma direção em que se ensina usando modelos de linguagem.
Não só nas matérias da área (Ciência da Computação), mas até em algumas disciplinas eletivas, aumentou muito o número de casos em que avisam que agora é permitido usar modelos de linguagem (ChatGPT) nas provas de meio e fim de semestre.
No entanto, os problemas são elaborados de modo que simplesmente jogar a questão em um modelo de linguagem não produz a resposta. Parece que eles induzem os alunos a analisar corretamente o problema e a misturar e aplicar adequadamente os resultados fornecidos pelo modelo de linguagem na resposta.
Há uma tendência crescente de que seja cada vez mais necessário "entender o problema" corretamente e dar "instruções corretas" ao modelo de linguagem.
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