Как Искусственный Интеллект Помогает Студентам Учиться Программировать?

Автор: Денис Аветисян

Исследование взаимодействия студентов с ИИ в процессе обучения программированию раскрывает новые возможности для развития осознанного подхода к решению задач.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В процессе взаимодействия студента с искусственным интеллектом при решении задач по программированию наблюдаются отчетливые метакогнитивные фазы, отражающие динамику осмысления, планирования и оценки, что указывает на необходимость учета когнитивных процессов при разработке образовательных систем с использованием ИИ.

В статье анализируются паттерны метакогнитивной активности студентов при использовании ИИ-инструментов и предлагаются принципы разработки систем, способствующих более глубокому освоению программирования.

Несмотря на растущую доступность инструментов искусственного интеллекта, способных оказывать немедленную поддержку в программировании, влияние этих технологий на метакогнитивные процессы учащихся остается малоизученным. Данное исследование, озаглавленное ‘Scaffolding Metacognition in Programming Education: Understanding Student-AI Interactions and Design Implications’, анализирует взаимодействие студентов с ИИ в университетских курсах программирования, выявляя закономерности в вовлечении метакогнитивных стратегий. Анализ более 10 000 диалогов показал, что характер запросов и ответов существенно влияет на развитие навыков саморегуляции обучения. Какие конструктивные принципы необходимо учитывать при разработке ИИ-помощников для программирования, чтобы они способствовали глубокому обучению, а не просто предоставляли готовые решения?

Иллюзия Глубокого Понимания

Традиционное программистское образование часто не формирует глубокое понимание и навыки решения проблем, что приводит к высокой отсевности студентов. Недостаток внимания к фундаментальным принципам и практическому применению знаний создает разрыв между теорией и реальностью разработки. Студенты полагаются на заучивание, а не на формирование ментальной модели выполнения кода и отладки, что затрудняет работу с новыми задачами. Отсутствие навыков самостоятельного анализа ограничивает адаптацию и профессиональный рост. Эффективное обучение требует понимания не только что делать, но и как мыслить как программист – ключевой компонент, который часто отсутствует. Развитие метапознания необходимо для успешной разработки. Каждая новая методика обучения, как и каждая «революционная» технология, неизбежно превратится в технический долг. Продакшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию.

Цикл Взаимодействия: Где Застревают Обучающиеся?

Инструменты помощи в программировании, основанные на больших языковых моделях (LLM), обеспечивают персонализированную поддержку в процессе обучения, поддерживая цикл взаимодействия между обучающимся и ИИ, охватывающий планирование, мониторинг и оценку задач. Анализ 10 632 диалогов показал, что фаза мониторинга доминирует в текущих взаимодействиях. Это указывает на необходимость улучшения поддержки фаз планирования и оценки для более эффективного развития навыков решения задач. Вовлечение обучающихся в этот цикл позволяет ИИ стимулировать более глубокое осмысление и совершенствование стратегий программирования.

Поддержка Метапознания: Не Просто Готовый Код

Эффективная поддержка ИИ в образовании выходит за рамки генерации кода или ответов. Необходима адаптивная структура, учитывающая уровень подготовки и способствующая самостоятельному обучению, динамически изменяющаяся в зависимости от прогресса ученика. Косвенные методы поддержки, побуждающие учащихся самостоятельно находить ошибки, важны для развития метакогнитивной осведомленности и навыков решения проблем. Успех такой структуры тесно связан с теорией метапознания, подчеркивающей важность осознания и регулирования собственных мыслительных процессов. Методы Prompt Engineering и RAG используются для реализации этих методов поддержки с использованием GPT-4, что повышает качество помощи. Педагоги предпочитают поддержку, предоставляющую подсказки и пошаговые инструкции, считая этот подход наиболее полезным.

Самоэффективность и Контроль: Когда ИИ Становится Помощником, а Не Костылем

За последние два года наблюдается значительный рост использования ИИ в обучении программированию: доля студентов, использующих ИИ-помощников, увеличилась с 36.8% в 2023 году до 91.7% в 2025 году. Это свидетельствует о растущей тенденции внедрения ИИ-технологий в образование. Разработка и применение ИИ-помощников, способствующих успешному решению задач, положительно влияет на самоэффективность обучающихся – веру в собственные способности к достижению успеха, что играет ключевую роль в мотивации и вовлеченности студентов. Увеличение самоэффективности способствует развитию контроля над процессом обучения. Важным индикатором прогресса является способность эффективно выявлять и исправлять ошибки, а также интерпретировать сообщения об ошибках. Эти улучшения в самоэффективности и контроле над обучением приводят к повышению вовлеченности и успеваемости студентов. Ведь каждая новая «революционная» методика обучения, в конечном итоге, станет лишь очередным бременем, когда энтузиазм угаснет, а код останется.

Исследование взаимодействия студентов с искусственным интеллектом в процессе обучения программированию выявляет закономерности в развитии метакогнитивных навыков. Зачастую, наблюдается тенденция к поверхностному использованию инструментов, когда студент ожидает готового решения, а не самостоятельного осмысления проблемы. Это закономерно, ведь, как заметил Блез Паскаль: «Все несчастья человека происходят от того, что он не умеет спокойно сидеть в комнате». Стремление к немедленному результату, к избавлению от когнитивного напряжения – это вечная проблема, и искусственный интеллект, будучи инструментом, лишь усиливает эту тенденцию. Поэтому, важно проектировать AI-инструменты, которые стимулируют не просто получение ответа, а именно процесс саморефлексии и анализа, чтобы студент научился «сидеть в комнате» с проблемой, прежде чем искать решение.

Что дальше?

Представленная работа, как и большинство, открывает больше вопросов, чем закрывает. Наблюдение за взаимодействием студента и ИИ – это, конечно, интересно, но давайте признаем: багтрекер – это дневник боли, и он заполнится новыми ошибками, даже если ИИ будет подстраиваться под каждый стиль кодирования. Проблема не в том, чтобы научить студентов писать код, проблема в том, чтобы научить их думать о коде, а метапознание – штука непостоянная. Сегодня студент благодарен ИИ за подсказку, завтра он просто копирует решение, не понимая его сути.

Настоящая задача – не разработка более совершенных инструментов, а создание культуры, в которой ошибка – это не провал, а возможность для обучения. ИИ может предоставить решение, но он не может заставить студента задуматься над тем, почему это решение работает. Мы не деплоим – мы отпускаем новые инструменты в дикую среду образовательного процесса, и надеемся, что они не сломаются сразу же. Необходимы долгосрочные исследования, которые отслеживают влияние ИИ на развитие критического мышления, а не просто на количество решенных задач.

Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Очевидно, что будущее за адаптивными системами, которые учитывают индивидуальные особенности каждого студента, но давайте не забывать, что у нас не DevOps-культура, у нас культ DevOops. Пока мы не научимся эффективно справляться с последствиями внедрения новых инструментов, все эти метакогнитивные рамки останутся лишь красивой теорией.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04144.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-07 16:00