15 pontos por GN⁺ 2024-05-05 | 5 comentários | Compartilhar no WhatsApp

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

 
hhcrux 2024-05-07

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.

 
halfenif 2024-05-07

No fim das contas, a sensação é que o ato de pesquisar no Google está sendo substituído por fazer prompting.

 
antegral 2024-05-06

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.

 
[Este comentário foi ocultado.]
 
GN⁺ 2024-05-05
Comentários do Hacker News

Resumo:

  • Engenheiros de DevOps da AWS muitas vezes carecem de conhecimentos básicos de redes
  • O número de pessoas que usam ferramentas de colaboração com IA está aumentando, mas o número de pessoas capazes de entender e revisar código não está aumentando
  • Ferramentas de IA às vezes recebem injeções de ética e política, produzindo resultados estranhos
  • "Engenharia de prompt" não pode substituir a programação
  • Há estudantes que usam ferramentas de IA para escrever código, mas apenas copiam e colam sem entender os conceitos fundamentais
  • Mesmo que exista um oráculo que saiba a resposta, ele é inútil se você não souber o que perguntar
  • A verdadeira criação de valor de um desenvolvedor é converter requisitos humanos em código
  • Ferramentas de IA já são úteis apenas para gerar código que já é fácil de escrever
  • Em tarefas que não são triviais, gasta-se mais tempo lutando com prompts
  • No futuro, será mais importante do que "saber" é "saber onde encontrar a resposta"
  • Julgar se a resposta apresentada pela IA está correta ou sutilmente errada se tornará uma nova tarefa de resolução de problemas
  • Ferramentas de colaboração com IA vão nos tornar preguiçosos e produzir código com mais bugs
  • Professores querem que os alunos aprendam os fundamentos antes de usar calculadoras
  • Manter a curva de aprendizado será a grande crise desta geração
  • Engenharia de software pode ser definida como "20% sintaxe, 80% sabedoria"
  • LLMs são excelentes em sintaxe, mas carecem de sabedoria