A combinação de tecnologias de geração de código baseadas em IA, como ChatGPT e GitHub Copilot, está revolucionando o ensino de programação. Essas ferramentas, ao fornecer assistência em tempo real aos desenvolvedores, aceleram o processo de desenvolvimento, melhoram a solução de problemas e tornam a codificação mais acessível. A sua crescente prevalência despertou um interesse crescente na sua influência na forma como os alunos aprendem a programar.
Embora estas ferramentas possam acelerar a resolução de problemas e tornar a codificação mais acessível, também levantam sérias preocupações sobre como afectam a aquisição de competências críticas de programação e o risco de excesso de confiança. Os educadores são cada vez mais encarregados de adaptar as suas práticas de ensino para incorporar estas tecnologias na aprendizagem.
Para abordar estas questões prementes, uma equipa de investigação dedicada da Universidade de Twente, na Holanda, conduziu uma investigação exaustiva. Suas descobertas, publicadas em um relatório detalhado, fornecem informações importantes sobre o impacto das tecnologias de geração de código baseadas em IA na educação em programação. Uma abordagem de grupo focal bidimensional, incluindo pesquisas e entrevistas com estudantes do primeiro ano de ciência da computação, fornece uma visão geral da situação.
O estudo fornece informações valiosas sobre os benefícios e desafios da integração dessas tecnologias no currículo, examinando diferentes perspectivas. Examina as opiniões dos alunos, mostrando uma atitude geralmente positiva em relação a estas ferramentas, percebendo os alunos que melhoram a sua compreensão dos conceitos e tornam o processo de aprendizagem mais agradável. O estudo também examina a utilidade dessas ferramentas na resolução de testes de programação, revelando que muitas tarefas podem ser parcial ou totalmente concluídas com a ajuda delas. A metodologia incluiu pesquisas, onde 39 alunos compartilharam sua familiaridade com o uso das ferramentas, e entrevistas com cinco alunos para aprofundar os benefícios, barreiras e impacto na confiança e nas habilidades de planejamento. Os dados quantitativos foram analisados por meio de estatística descritiva, enquanto os dados qualitativos das entrevistas foram utilizados para identificar temas comuns, proporcionando uma visão mais ampla das percepções dos alunos e da eficácia das ferramentas de codificação no ambiente de ensino.
Os autores deste artigo oferecem diversas recomendações aos professores, enfatizando que os professores devem se familiarizar com as capacidades e limitações de ferramentas como ChatGPT e GitHub Copilot para melhor integrá-las ao processo de aprendizagem. Propõem exercícios de programação que permitem a possível utilização destas ferramentas através da combinação de tarefas que requerem contexto específico ou conhecimento teórico profundo, tornando mais difícil para os alunos confiarem inteiramente nas ferramentas. Os autores acreditam que os professores devem encorajar os alunos a utilizar estas ferramentas como ferramentas e não como soluções finais, ensinando-lhes como utilizá-las de forma eficaz e, ao mesmo tempo, garantindo que ainda compreendem o conceito subjacente. Além disso, recomendam que os professores avaliem o impacto dessas ferramentas na aprendizagem dos alunos, monitorando seus efeitos no engajamento, na motivação e na compreensão de conceitos básicos. Por fim, os autores enfatizam a importância de alertar os alunos sobre os perigos da dependência excessiva destas ferramentas, lembrando-os da necessidade de dominar os fundamentos da programação.
A equipa de investigação vê obstáculos devido à complexidade do processo de aprendizagem, com ênfase principal no envolvimento e motivação dos alunos, o que pode limitar a utilidade das suas descobertas. O tamanho limitado da amostra, a ênfase regional e a possibilidade de parcialidade nas respostas aos inquéritos limitam a generalização. A investigação futura deverá abordar estas questões, particularmente através da aplicação de ferramentas de IA a tarefas de planeamento grandes e complexas.
No geral, a pesquisa mostra que muitos alunos utilizam essas ferramentas e consideram sua aquisição positiva, acreditando que elas ajudam a compreender os fundamentos da programação e a melhorar a experiência de aprendizagem. A análise mostra que muitos testes simples podem ser resolvidos com a ajuda da IA, e o artigo também discute como projetar tarefas que reduzam a dependência dessas ferramentas.
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Mahmoud é pesquisador PhD em aprendizado de máquina. Ele também detém um
bacharelado em ciências físicas e mestrado em
comunicações e sistemas de comunicação. Suas localizações atuais de
pesquisa é sobre visão computacional, previsão do mercado de ações e profundidade
leitura. Produziu diversos artigos científicos sobre regeneração humana.
identificação e estudo de estabilidade e estabilidade em profundidade
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