ポール・ヒル Neowin · 2024年5月5日 22:10 EDT コメント1件
IEEE によると、大学教授は学生にコーディングの仕方を教える方法を変えている。AI が生成したコードが正しいと検証できるように、構文よりもコードのテストやデバッグなどのより高度なスキルに重点が移っていると報じられている。
コードのテストとデバッグ以外にも、講師は問題分解にも重点を置いています。問題分解では、大きな問題を、法学修士課程でより簡単に解決できる小さな問題に分割します。これについて、カリフォルニア大学サンディエゴ校のコンピューターサイエンスの准教授であるレオ・ポーター氏は次のように述べています。
「これは早い段階で習得すべきスキルです。なぜなら、大きな問題を LLM が解決できる小さな部分に分割する必要があるからです。カリキュラムのどこで教えられているかを見つけるのは難しいです。アルゴリズムやソフトウェア エンジニアリングのクラスで教えられているかもしれませんが、それらは上級クラスです。現在、入門クラスではこれが優先されます。」
AIは確かにコーディングに役立つが、教授たちは、AIは幻覚を引き起こしたり著作権を侵害したりする可能性があるため、その使用には注意するよう学生に警告している。また、AIは自動操縦装置ではなく副操縦装置としてのみ使用すべきだと警告している。
生成 AI はまだ新しいため、多くの教授は授業を適応させたばかりです。現在これらの授業が採用されている形式は、実際にどの程度うまく機能するかを確認する必要があるため、最終的な結果にはならない可能性があります。
教師が考えなければならないもう 1 つの問題は、構文から脱却することが、実際に就職したときにどれだけ役立つかということです。多くの企業は、AI を通じて漏洩したくない秘密のコードに取り組んでいるため、生成 AI の使用を制限しています。学生が構文を十分に学習しないと、実社会で苦労することになるかもしれません。
それでも、生成型 AI はいくつかの有益な影響をもたらしています。IEEE に話を聞いたある教育者は、以前は学生にコードを書かせ、事前に用意されたテストに合格したかどうかで成績をつけていたと述べています。この教育者は現在、この教育方法は制限が厳しすぎることに気づき、教育方法の幅を広げています。これは間違いなくプラスです。
出典: IEEE Spectrum | 画像はDepositphotos.comより
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