随着越来越多的学生开始使用 和 等 AI 编码辅助工具，计算教师计划如何调整他们的课程？
为了回答这个问题，作者采访了 20 名来自 9 个国家（澳大利亚、博茨瓦纳、加拿大、智利、中国、卢旺达、西班牙、瑞士、美国）大学的入门编程讲师，收集了不同的观点样本，横跨所有 6 个人口稠密的大洲，旨在收集教师对这些人工智能编码工具的看法，未来越来越多的学生可能会使用这些工具。
调查结果：
教师们对AI编程助手工具普及的反应可以总结为以下几点:
短期计划：教师希望阻止学生作弊
尽管在采访中没有具体询问作弊问题，但采访的所有讲师都提到这是短期内改变课程的主要原因。他们的理由是：如果学生可以使用人工智能工具轻松获得作业问题的答案，那么他们就不需要深入思考材料，因此就不会学到应有的知识。当然，对于教师来说，拥有答案并不是一个新问题，他们一直担心学生互相抄袭或抄袭 Stack 等在线资源。但像 这样的人工智能工具生成的代码在响应之间略有不同，这足以愚弄当今教师可用的大多数抄袭检测器。
对于教师来说，更深层次的问题是，如果人工智能工具可以轻松解决入门课程中的问题，那么第一次学习编程的学生可能会相信人工智能工具可以正确解决任何编程任务，这可能会导致他们过度依赖它们。一位讲师形容这不仅仅是作弊，而且是“严重作弊”，因为人工智能工具生成的代码以微妙的方式不正确，学生可能无法理解。
为了阻止学生过度依赖人工智能工具，教师采用了多种策略，包括进行课堂考试和纸上考试，以及让考试更多地计入学生的最终成绩。一些教师还明确在课堂上禁止使用人工智能工具，或者让学生暴露于人工智能工具的局限性。例如，一位讲师将旧的家庭作业问题复制到 中作为讲座中的现场演示，并要求学生批评人工智能生成的代码的优点和缺点。也就是说，教师们认为这些策略是短期补丁；2022年底的突然出现，意味着老师们需要在2023年开课之前做出调整，也就是我们采访他们的时候。
长期计划（第 1 部分）：抵制人工智能工具的想法
教师们就如何长期使用人工智能工具集思广益了许多想法。这些想法分为两大类：抵制人工智能工具的想法和拥抱人工智能工具的想法。请注意，大多数讲师并不完全站在一边或另一边——他们分享了这两个类别的混合想法。也就是说，让我们先来看看为什么一些讲师会谈论抵制人工智能工具，即使是从长远来看。
想要抵制人工智能工具的最常见原因是担心学生无法学习编程的基础知识。几位老师用数学课上计算器的使用做了类比：用我们一位采访参与者的话来说，使用人工智能工具就像“给孩子一个计算器，他们可以玩玩计算器，但如果他们不知道小数点意味着什么，他们真正能学到什么或用它做什么？他们可能不知道如何插入正确的东西，或者不知道如何解释答案。”其他人提到了对人工智能的道德反对。例如，一位讲师对最近因 使用开源代码作为训练数据而未注明来源的诉讼感到担忧。其他人也对人工智能工具的训练数据偏差表示担忧。
为了实际抵制人工智能工具，教师提出了设计“防人工智能”作业的想法，例如，在课程中使用定制的库。此外，由于人工智能工具通常是在以美国/英语为中心的数据上进行训练的，来自其他国家的教师认为，通过包含他们国家的当地文化和语言背景（例如俚语），他们可以使人工智能更难解决他们的作业。
讲师们还集思广益，提出了人工智能验证评估的想法。一种常见的建议是使用现场纸质考试，因为监考人员可以更好地确保学生只使用纸和铅笔。教师还提到，他们可以尝试口试，学生可以亲自与课程工作人员交谈，或者录制一段视频来解释他们的代码的作用。尽管这些想法最初是为了帮助保持评估的意义而提出的，但教师们也指出，这些评估实际上可以通过让学生有理由更深入地思考他们的代码为何有效，而不是简单地试图获得产生正确答案的代码来改善教学法。
长期计划（第 2 部分）：采用 AI 工具的想法
另一组想法试图在入门编程课程中采用人工智能工具。我们采访的导师提到了想要这样的未来的几个原因。最常见的是，教师认为人工智能编码工具将成为程序员的标准；由于专业人士在工作中使用人工智能工具“不可避免”，因此教师希望让学生为未来的工作做好准备。与此相关的是，一些教师认为，采用人工智能工具可以让他们的机构领先于其他对此犹豫不决的大学，从而提高竞争力。
教师们还看到了使用人工智能工具的潜在学习好处。例如，如果这些工具使学生不需要在入门课程中花费很长时间来研究编程语法，那么学生就可以花更多时间学习如何更好地设计和工程程序。一位讲师对编译器进行了类比：“我们不再需要查看 1 和 0，而且没有人会说，‘哇，这是一个大问题，我们不再编写机器语言了！’”编译器已经像人工智能一样，在生成代码方面它们可以超越最优秀的人类。”与人工智能工具可能损害公平性和可及性的担忧相反，一些教师认为，通过让学生开始使用自然语言编码，他们可以使编程不那么令人生畏，从而更容易理解。
教师们还看到了许多使用人工智能工具的潜在方法。例如，许多课程的学生人数超过一百人，向每个学生提供单独的反馈会非常耗时。教师们认为，根据班级数据进行训练的人工智能工具有可能为每个学生提供个性化的帮助，例如解释为什么一段代码不起作用。教师还认为人工智能工具可以帮助学生解决一些小练习问题。
为了让学生为人工智能工具普及的未来做好准备，教师提到他们可以在课堂上花更多时间阅读和评论代码，而不是从头开始编写代码。事实上，即使在今天的工作场所，这些技能仍然很有用，因为程序员花费大量时间阅读和审查其他人的代码。教师还认为人工智能工具让他们有机会布置更多开放式作业，甚至让学生直接与人工智能合作完成作业，其中作业要求学生使用人工智能生成代码，然后迭代代码，直到代码正确且高效。
反思
这些研究发现具有重要参考价值。它们可以看作编程教育者在AI工具出现后对自身教学理念和方式进行的一次集体反思。当前不同教师尚存在分歧,但这有助促进教学理念和实践的进一步发展。未来编程教育可能需要找到平衡教授基础技能与培养高层软件设计能力的新路径。这需要教育者、技术研发者和整个社会各界共同努力。
论文原文：
