加州大学圣地亚哥分校教授讨论人工智能时代，每个人都会成为程序员吗？

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本文探讨了大型语言模型（LLM），如ChatGPT，对计算机科学教育领域的影响。加州大学圣地亚哥分校的教授Leo Porter认为，LLM可以帮助扩大计算机科学的受众群，并提出重新设计基础编程课程的理念。他与另一位教授合著的书籍《使用GitHub Copilot和ChatGPT学习AI辅助的Python编程》旨在解决编程教学中的挑战。他们认为，AI工具有助于提高学生的编程能力和吸引更多学生进入这一领域，从而缩小多样性和平等差距。通过正确使用AI工具，可以为学生提供更开放和深入的编程学习机会。波特和津加罗呼吁更新教学方法以适应AI辅助学习的趋势。文章强调了AI工具可能为计算机科学教育带来的积极影响以及新的编程教学方式的必要性。预计阅读全文需要6-7分钟。*

众所周知，大型语言模型（LLM）例如ChatGPT，由于其能够按命令生成代码，被许多人视为对计算机科学教育领域的威胁。然而，对于加州大学圣地亚哥分校的教学教授利奥·波特（Leo Porter）来说，这些工具实际上可能有助于将编程带给更广泛、更具包容性和多样性的受众。

波特在本学期推出了重新设计的基础课程“编程与计算问题解决入门1”，在这门课程中，他主要教授一班加州大学圣地亚哥分校的一年级学生。课程结合了LLM的使用。在第一天，当学生看到AI工具Copilot如何编写代码以解决基本任务时，他们表示惊讶。随后，当AI犯了一个错误，波特向学生展示了这些工具仍然需要经验丰富且能干的人类监督。

波特认为，这是实现更大、更广泛愿景的一部分：“对我们许多计算机科学教育界的人来说，‘计算机普及’是一个目标。计算机在现代社会中无处不在，因此像我们教授每个人阅读、写作和算术一样，应该向每个人教授计算机话题。”

波特与多伦多大学的教员丹尼尔·津加罗（Daniel Zingaro）合著了一本书《使用GitHub Copilot和ChatGPT学习AI辅助的Python编程》，以解决编程教学的长期问题。两位作者期望利用LLM来扩展学习目标，并可能在计算机科学中实现公平竞争。

“计算机对几乎社会的每一个方面都有着深远的影响，我们需要确保每个人都有机会学习这个领域，并进而进入这个职业，”波特说。

几十年来，入门编程课程一直是计算机领域的著名门槛，研究表明。反复有学生完成这些课程时，编程能力远低于预期，导致高失败率和专业学习进程受阻。

到目前为止，这些课程的成功关键取决于学生学习语法的能力——或无能为力。

逗号、括号、关键词和其他符号一直是进入更高级课程的无意中的仲裁者，直到能够解决语法错误才能继续前进。出于必要，教育者花费大量时间在这种微观技能上，而不是教授写软件的更高级、更有影响力的元素。

“我们目前的入门编程课程并没有像我们希望的那样运作，但很难让教员改变他们的教学方式，”波特说。“LLM强制这种改变。”

然后是ChatGPT和GitHub Copilot的加入。当这些AI辅助编码工具在2022年冲进课堂时，它们可以立即生成代码。更令人印象深刻的是，它们在生成无语法错误的代码方面表现出色。

AI工具的巨大成功立即对入门编程课程中的常规构成了威胁。许多教育者建议应该禁止在课堂上使用这些工具。然而，像波特和津加罗这样的人认识到了调整课程并提供更深入、更丰富教学的机会。

“令人高兴的是，我们现在需要教授的技能正是我们本应一直在教授的技能，”波特说。“我们希望结合AI教授，这样我们就可以在课程的早期教授更高级的材料。”

隐藏的课程，即学生过去需要在编程课程中直觉学习的技能，现在已成为关注的焦点。

“阅读代码将非常重要，甚至比以前更重要。测试、强大的调试技能、问题分解——这些技能将在劳动力市场上受到高度重视，”津加罗说。

虽然入门编程对许多学生来说一直是棘手的，但计算机科学教育的研究表明，来自种族代表性不足群体的学生的成果比他们的大多数同行差。造成这种不平等的一个常见原因是，某些人口群体的学生缺乏早期计算机经验。

“我们相信，LLM降低了理解编程的障碍，并可能帮助我们吸引更广泛、更多样化的学生和专业人士进入这个领域，”波特说。

根据波特的说法，计算机科学文献中最确立的发现之一是，K-12年级编程经验与大学入门课程的学生成功之间存在相关性。由于早期编程经验并未对所有人口群体平等开放，特别是低收入社区，计算机科学未能吸引和留住多样化的学生群体。因此，该领域存在令人担忧的多样性缺乏。

LLM可能通过为初学者提供学习编程的帮助来弥合这一差距。根据波特和津加罗的说法，早期研究表明，使用LLM学习编程的学生比不使用的学生有更好的学习成果。在课堂上取得更好的成功可能会带来更多的职业机会和领域的多样化。

“如果正确使用，这些AI工具就是一种超能力。我们希望这些工具能帮助更多的程序员加入。让我们打破一些门槛，”津加罗说。

作为教育者日益接受AI工具将长期存在的现实，迫切需要新的编程课程。更新的教学方法必须考虑到AI辅助学习，调整目标和适当的学生评估。

“我们过去的教学方式已经不再可行。我们不能给学生带回家的练习，让LLM为他们解决问题。相反，我们需要给他们更大、更开放的问题，”波特说。“丹和我很早就认识到了这一点，并优先考虑了提供帮助的资源。”

波特和津加罗的新书重新设想了学生应该如何通过教授与LLM完全融合的软件设计周期来学习编程。这种新方法教授学生如何分解问题和测试代码等更高级技能，这对职业成功至关重要。

新闻资料来源：In This Era of AI, Will Everyone Be a Programmer?

可能会感兴趣的问题：
1. LLM在编程教学中的使用有哪些优势和劣势？
2. 波特和津加罗的新书《使用GitHub Copilot和ChatGPT学习AI辅助的Python编程》中提供了哪些具体的教学方法？
3. LLM使用是否会减轻入门编程课程中语法学习的难度？
4. 如何确保使用LLM教学不会让学生过分依赖AI工具而失去基本编程能力？
5. 在引入AI辅助编码工具的课程中，教师们需要如何调整课程内容和教学方法？
6. AI工具如何帮助扩大计算机科学教育的受众群体，特别是那些缺乏早期计算机经验的学生？
7. 学生在使用LLM帮助学习编程时，如何发展更高级的编程技能以应对职业需求？
8. 进一步研究表明使用LLM学习编程的学生有更好的学习成果，您认为这种趋势是否会持续下去，并且会如何影响未来的编程教育？

回答问题：
1. LLM在编程教学中的使用优势包括帮助降低语法学习难度、提高代码生成效率和鼓励学生解决更复杂的问题。但也存在着潜在的缺点，如过分依赖AI工具可能导致学生失去基本编程能力。
2. 波特和津加罗的新书提供了基于实际案例的教学方法，通过融合LLM来帮助学生学习如何分解问题、测试代码以及掌握更高级的编程技能。
3. 是的，LLM的使用可以减轻入门编程课程中语法学习的难度，使学生更快速地生成正确的代码，帮助他们集中精力在解决问题上而不是纠正语法错误。
4. 要确保学生不会过度依赖AI工具，教师们可以设置限制或引导学生逐步减少对AI工具的依赖，同时强调基本编程概念的重要性。
5. 引入AI辅助编码工具的课程中，教师们需要调整课程内容，提供更深入、更具挑战性的课题，并督促学生发展更高级的编程技能，同时引导他们正确使用AI工具。
6. AI工具帮助扩大计算机科学教育的受众群体，特别是那些缺乏早期计算机经验的学生，通过降低进入门槛、提高学习效率，吸引更多多样化的学生进入这个领域。
7. 学生在使用LLM帮助学习编程时，可以通过解决更复杂、更真实的问题来发展更高级的编程技能，如代码优化、问题解决能力和软件设计。
8. 进一步研究表明使用LLM学习编程的学生成绩更好，这种趋势可能会持续下去，随着技术的不断发展，编程教育也将更加注重提供实际应用的机会，以培养学生解决实际问题的能力。