生成式人工智能模型應(yīng)用于編程教學(xué)的創(chuàng)新與實(shí)踐

梅香香　蔡小丹　朱陽燕　吳芳　陳虹云

摘要：ChatGPT作為一種創(chuàng)新的教學(xué)工具逐漸引起了廣泛關(guān)注。該工具在編程教學(xué)中具有許多創(chuàng)新潛力。首先，文章介紹了生成式人工智能模型在編程教學(xué)中的潛在優(yōu)勢(shì)。其次，文章積極探索教學(xué)創(chuàng)新方法，在編程課程中融入生成式人工智能模型進(jìn)行案例實(shí)踐分析。最后，文章展望了生成式人工智能模型在計(jì)算機(jī)編程教學(xué)中未來可能的發(fā)展方向，期望為教育者和研究者提供有益的思考，促進(jìn)生成式人工智能模型在計(jì)算機(jī)編程教學(xué)中的更廣泛應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能模型；教學(xué)創(chuàng)新；計(jì)算機(jī)編程；案例實(shí)踐；ChatGPT

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）14-0032-03 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，新工具和應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，逐漸影響著傳統(tǒng)的教學(xué)和學(xué)習(xí)方法。以ChatGPT 為代表的生成式人工智能模型作為一種新穎而引人注目的技術(shù)，正在逐漸嶄露頭角，為計(jì)算機(jī)編程的教學(xué)創(chuàng)新與實(shí)踐帶來新的可能性。本文旨在深入探討生成式人工智能模型在計(jì)算機(jī)編程中的教學(xué)創(chuàng)新和實(shí)踐。生成式人工智能模型在教育領(lǐng)域具有廣泛的潛在用途，包括提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率、增強(qiáng)學(xué)生參與度、提供個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)、促進(jìn)即時(shí)反饋與學(xué)生互動(dòng)等，為教育者提供了有效的教學(xué)工具，有助于提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和優(yōu)化學(xué)習(xí)效果。

1 生成式人工智能模型在編程教學(xué)中的潛在優(yōu)勢(shì)

1.1 學(xué)生的角度

在編程教學(xué)中，學(xué)生通過與生成式人工智能模型問答互動(dòng)，能夠增加個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)，激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)力和提高學(xué)習(xí)參與度。首先，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)。在使用生成式人工智能模型環(huán)境中，學(xué)生不僅可以完成個(gè)性化的編程任務(wù)，還可以合理分配時(shí)間，控制學(xué)習(xí)節(jié)奏，更好地學(xué)習(xí)編程知識(shí)。自主學(xué)習(xí)方式增強(qiáng)了學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)過程的控制感，激發(fā)了學(xué)習(xí)的主動(dòng)性。循序漸進(jìn)的個(gè)性化指導(dǎo)和及時(shí)反饋能夠鼓勵(lì)學(xué)生自我反思和自我調(diào)節(jié)。其次，個(gè)性化互動(dòng)體驗(yàn)[1]。學(xué)生與生成式人工智能模型的互動(dòng)體驗(yàn)，能夠提高學(xué)生對(duì)知識(shí)的參與度和互動(dòng)，使學(xué)生更容易沉浸在編程學(xué)科中。通過對(duì)話，學(xué)生可以提出問題、尋求幫助，促使學(xué)生更積極地參與編程學(xué)習(xí)中，提升學(xué)生的積極性和成就感。第三，鍛煉實(shí)際應(yīng)用能力。生成式人工智能模型可以模擬實(shí)際編程環(huán)境，生成實(shí)際案例，幫助學(xué)生將理論知識(shí)應(yīng)用于解決實(shí)際問題，有助于培養(yǎng)學(xué)生的解決問題能力和實(shí)際編程技能。第四，幫助弱勢(shì)群體。對(duì)于特殊教育的學(xué)生或有學(xué)習(xí)焦慮的學(xué)生而言，生成式人工智能模型能夠幫助有閱讀障礙學(xué)生提高學(xué)習(xí)環(huán)境的交流能力和閱讀理解能力，幫助孤獨(dú)癥學(xué)生營造輕松學(xué)習(xí)環(huán)境，充分發(fā)揮其學(xué)習(xí)潛能[2]。人機(jī)交互的環(huán)境還可以讓成績較差的學(xué)生感到自信，減少尷尬和焦慮，增強(qiáng)對(duì)學(xué)習(xí)的信心。

1.2 教師的角度

在教學(xué)活動(dòng)中，生成式人工智能模型可以支持和豐富教師的教學(xué)全過程。首先，助力個(gè)性化教學(xué)。將生成式人工智能模型融入教學(xué)活動(dòng)能夠提高教師自身教學(xué)技能，引入適應(yīng)性教學(xué)策略，實(shí)施個(gè)性化教學(xué)。教師能夠更好地了解學(xué)生的實(shí)際需求和學(xué)習(xí)進(jìn)度，調(diào)整教學(xué)方法和內(nèi)容，改進(jìn)教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)，以滿足不同學(xué)生的水平。第二，促進(jìn)實(shí)時(shí)反饋。生成式人工智能模型與學(xué)生的互動(dòng)能夠提供即時(shí)反饋，幫助教師了解學(xué)生在編程過程中的困難，及時(shí)指出學(xué)生的誤區(qū)，調(diào)整教學(xué)知識(shí)點(diǎn)所占時(shí)間比例，提供更精準(zhǔn)的指導(dǎo)，從而提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。第三，豐富教學(xué)資源[3]。生成式人工智能模型可以整合各種教學(xué)資源，包括編程示例、教學(xué)視頻和在線文檔。教師能夠借助生成式人工智能模型向?qū)W生提供更豐富的學(xué)習(xí)案例，提高學(xué)科知識(shí)廣度，拓寬課程學(xué)習(xí)深度。第四，減少教師工作量。生成式人工智能模型通過評(píng)估學(xué)生的作業(yè)情況并向?qū)W生提供反饋，能夠減少教師重復(fù)性的作業(yè)批改工作，從而有更多的時(shí)間用于備課、教學(xué)創(chuàng)新、學(xué)科交流和專業(yè)發(fā)展等工作。

從教師和學(xué)生的角度分析，生成式人工智能模型應(yīng)用于計(jì)算機(jī)編程教學(xué)的潛在優(yōu)勢(shì)，其結(jié)果如表1所示。不同角度的優(yōu)勢(shì)共同促使生成式人工智能模型成為編程教學(xué)中的一種創(chuàng)新工具，為教師和學(xué)生提供更豐富、更有效的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

2 在計(jì)算機(jī)編程課程中的教學(xué)創(chuàng)新

在設(shè)計(jì)人工智能支持的教學(xué)活動(dòng)時(shí)，教師需要考慮多方面要素，以實(shí)現(xiàn)編程課程的預(yù)期學(xué)習(xí)目標(biāo)。首先，教師需要幫助學(xué)生走出迷茫、焦慮的困境；其次是轉(zhuǎn)變課程學(xué)習(xí)方式，激發(fā)學(xué)生批判性思維和設(shè)計(jì)創(chuàng)新性學(xué)習(xí)任務(wù)。

2.1 轉(zhuǎn)變思維，順勢(shì)而為

生成式人工智能模型帶來的輔助編程功能，能夠極大地提高開發(fā)者的編程效率。過去，程序員需要花費(fèi)80% 的編碼時(shí)間才能完成的工作，而現(xiàn)在編程任務(wù)可以交給人工智能工具完成，使得程序員能夠?qū)⒏鄷r(shí)間集中在關(guān)鍵工作上，實(shí)現(xiàn)工作效率的顯著提升。大學(xué)生擔(dān)心ChatGPT等模型的出現(xiàn)將搶走程序員的崗位，因而對(duì)未來的前途感到迷茫和焦慮。研究顯示，在特定情境下，ChatGPT生成的代碼遠(yuǎn)低于適用于廣泛情況的最低安全標(biāo)準(zhǔn)[4]。因此，不管未來人工智能（AI） 如何變化，我們需要順勢(shì)而為，深入學(xué)習(xí)使用AI技術(shù)，就越不容易被AI所取代。蘋果CEO庫克稱，學(xué)編程比學(xué)英語更重要。對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生而言，編程是學(xué)業(yè)和未來職業(yè)中必須的技能。編程能力的提升不可能一蹴而就，學(xué)生需要腳踏實(shí)地、親力親為地實(shí)踐與訓(xùn)練。作為教師需要不斷探索AI給教育帶來的挑戰(zhàn)，厘清人才培養(yǎng)方向，對(duì)教學(xué)和評(píng)估方式做出創(chuàng)新性的改變，引導(dǎo)學(xué)生把握機(jī)會(huì)，正確利用AI 工具，讓學(xué)生有足夠應(yīng)對(duì)未來的“生存力”。

2.2 多樣化融入編程課程

在生成式人工智能模型發(fā)展背景下，就教育行為而言，以知識(shí)傳遞為核心的教育模式已經(jīng)被逼進(jìn)墻角，照本宣科的教學(xué)模式即將被替代。在計(jì)算機(jī)編程課程中，教師需要運(yùn)用生成式人工智能模型進(jìn)行多樣化創(chuàng)新教學(xué)。首先，生成式人工智能模型提供信息的準(zhǔn)確性取決于輸入內(nèi)容的準(zhǔn)確性，教師需要指導(dǎo)學(xué)生如何有效使用生成式人工智能模型。如果學(xué)生輸入提問中的名稱缺乏專業(yè)性和準(zhǔn)確性，生成式人工智能模型則無法給出準(zhǔn)確回答。在編程學(xué)習(xí)中，生成式人工智能模型提供的功能，主要包括代碼補(bǔ)全、校正、錯(cuò)誤修復(fù)、優(yōu)化、文檔生成、測(cè)試以及技術(shù)問題解答等，能夠幫助學(xué)生提供代碼解釋、示例和指導(dǎo)，是技術(shù)支持的寶貴資源。教師要指導(dǎo)學(xué)生善于利用上下文提示向生成式人工智能模型提問，有助于生成正確結(jié)果。因此，學(xué)生掌握必要的專業(yè)知識(shí)和提問技巧是非常重要的。此外，教師還要引導(dǎo)學(xué)生探索生成式人工智能模型帶來的更多實(shí)用場(chǎng)景，在學(xué)生需要幫助時(shí)獲得更多的支持和反饋，如個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)，學(xué)術(shù)問題建議，課程規(guī)劃與學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃，學(xué)習(xí)資源推薦，模擬面試場(chǎng)景，生成個(gè)性化簡歷等[5]。

2.3 激發(fā)學(xué)生批判性思維

在人工智能時(shí)代，大學(xué)教師的重要任務(wù)是培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維[6]。學(xué)生在首次向生成式人工智能模型提問時(shí)所得到解決方案可能并不是準(zhǔn)確的，要求學(xué)生對(duì)生成的答案進(jìn)行批判性評(píng)估，思考生成代碼的正確性、完整性和健壯性。因此，學(xué)生必須運(yùn)用專業(yè)知識(shí)進(jìn)行評(píng)估代碼，有助于學(xué)生對(duì)代碼的深入理解，減少對(duì)生成內(nèi)容的依賴，有助于創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。在編程教學(xué)時(shí)，教師首先需要引導(dǎo)學(xué)生對(duì)同一問題思考不同的設(shè)計(jì)方法和實(shí)現(xiàn)過程，或要求學(xué)生充分考慮編程任務(wù)的需求、約束條件和最佳實(shí)現(xiàn)思路。其次，生成的代碼可能會(huì)存在安全隱患或異常情況，教師需要引導(dǎo)學(xué)生思考如何處理代碼中出現(xiàn)的漏洞和錯(cuò)誤，促使學(xué)生反向理解代碼，尋求提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性的方法。另外，生成的代碼還可能不具備良好的擴(kuò)展性和可維護(hù)性，教師需要引導(dǎo)學(xué)生充分考慮系統(tǒng)的各結(jié)構(gòu)和模塊，盡可能提高代碼的可讀性[7]。總之，教師在編程教學(xué)中需要幫助學(xué)生提高對(duì)代碼的理解程度和批判能力、對(duì)結(jié)構(gòu)和算法的改進(jìn)能力、對(duì)系統(tǒng)性能的測(cè)試和優(yōu)化能力。

2.4 設(shè)計(jì)創(chuàng)新性任務(wù)

自從生成式人工智能模型出現(xiàn)后，學(xué)生習(xí)慣借助模型提問后直接獲得編程源碼。千篇一律的作業(yè)答案無法體現(xiàn)出學(xué)生個(gè)體在課程學(xué)習(xí)上的差異，所以教師必須多元化地設(shè)計(jì)創(chuàng)新任務(wù)，以區(qū)分學(xué)生的個(gè)體差異性。

第一，編碼任務(wù)轉(zhuǎn)為閱讀和評(píng)論代碼。在未來項(xiàng)目開發(fā)過程中，代碼審查是學(xué)生必備的技能之一。教師需要充分考慮如何將入門課程中的編寫代碼轉(zhuǎn)為閱讀、批判性分析代碼或改進(jìn)生成的代碼[8]。在實(shí)施教學(xué)過程中，教師不僅可以布置代碼審查和思路描述實(shí)踐任務(wù)，還可以鼓勵(lì)學(xué)生之間開展代碼互評(píng)、小組討論互評(píng)等活動(dòng)。

第二，設(shè)計(jì)開放式任務(wù)。開放式任務(wù)主要以多元化的結(jié)果產(chǎn)出為主。教師可以設(shè)計(jì)闡述個(gè)人觀點(diǎn)的論述任務(wù)、具有不確定性因素的邏輯推理任務(wù)、需要進(jìn)一步數(shù)據(jù)收集、分析和歸納的實(shí)戰(zhàn)任務(wù)、復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化任務(wù)等，充分展示學(xué)生個(gè)體差異性，培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考的習(xí)慣，并激發(fā)創(chuàng)新思維。

第三，改革評(píng)價(jià)與考核方式。在課程考核環(huán)節(jié)中，教師可利用人工智能模型生成多樣化的代碼案例。學(xué)生通過現(xiàn)場(chǎng)分析案例，闡述代碼中潛在的語法、邏輯錯(cuò)誤并提出改進(jìn)思路。通過學(xué)生對(duì)代碼的閱讀、思考和批判分析，教師能夠判斷其對(duì)編程設(shè)計(jì)的理解并給出評(píng)分。同時(shí)，教師現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)學(xué)生如何作出正確的改進(jìn)和優(yōu)化措施，從而改變傳統(tǒng)應(yīng)試考核的評(píng)估方式。另外，考核內(nèi)容還可以增加項(xiàng)目實(shí)踐評(píng)估。以項(xiàng)目為導(dǎo)向，學(xué)生通過小組協(xié)同合作，共同開發(fā)完整項(xiàng)目。開發(fā)過程中，每一位項(xiàng)目成員都需要承擔(dān)相應(yīng)的需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、代碼編寫、單元測(cè)試等任務(wù)，而不僅僅停留在編寫基礎(chǔ)代碼的層面。最終采用小組答辯形式，每位成員依次介紹完成的工作內(nèi)容和所得到的收獲。教師對(duì)每個(gè)項(xiàng)目的完成情況進(jìn)行評(píng)估，不僅可以考查學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的掌握，還可以有效提升學(xué)生的團(tuán)隊(duì)合作和項(xiàng)目管理能力。

3 開放性編程案例實(shí)踐

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包括基于Python語言對(duì)微博新聞評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，涉及數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、中文分詞處理、構(gòu)建情感分析模型和數(shù)據(jù)可視化等知識(shí)點(diǎn)。學(xué)生的答案不能簡單地通過與生成式人工智能模型的對(duì)答中直接抄襲答案后提交給老師，因?yàn)槊课粚W(xué)生需要選擇不同排名的微博熱搜榜中的新聞進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，導(dǎo)致每個(gè)學(xué)生的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和結(jié)果都不相同，無法直接從模型中獲取答案。

教師通過提供微博熱搜榜前50名話題中的新聞進(jìn)行情感分析的實(shí)驗(yàn)背景，要求每位同學(xué)按照學(xué)號(hào)順序選擇對(duì)應(yīng)排名的新聞進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析。這樣的設(shè)計(jì)可以確保每位學(xué)生的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容都是獨(dú)立的，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也不相同，從而真正對(duì)學(xué)生掌握的知識(shí)進(jìn)行全面考查。

學(xué)生需要掌握數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、分詞處理、模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，并結(jié)合生成式人工智能模型提供的實(shí)驗(yàn)整體思路、部分代碼提示和個(gè)性化指導(dǎo)，展開案例實(shí)踐。完成實(shí)驗(yàn)后，學(xué)生需要在“超星學(xué)習(xí)通”上提交實(shí)驗(yàn)編程代碼，以便教師對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)和反饋。以ChatGPT為例，學(xué)生提問后獲取的整體實(shí)驗(yàn)步驟結(jié)果如圖1所示。

4 結(jié)論及未來可能發(fā)展方向

科技的飛速發(fā)展已經(jīng)讓人感嘆，教育與人工智能的深度融合已經(jīng)來臨。本文通過分析生成式人工智能模型在編程教學(xué)中的潛在優(yōu)勢(shì)，探索了計(jì)算機(jī)編程課程中的教學(xué)創(chuàng)新方法，旨在激發(fā)學(xué)生的批判性思維和培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。通過實(shí)踐案例展示了創(chuàng)新開放性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法以及結(jié)合生成式人工智能模型提高學(xué)生實(shí)際編程技能的途徑。

生成式人工智能模型在計(jì)算機(jī)編程教學(xué)中具有許多創(chuàng)新潛力，未來的發(fā)展方向可以分為三個(gè)方面。首先，情境化學(xué)習(xí)。通過模擬編程場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)話，學(xué)生可以更好地理解編程在實(shí)際生活中的應(yīng)用。其次，可編程教學(xué)游戲。結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)（VR） 或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR） 技術(shù)，生成式人工智能模型可以創(chuàng)建互動(dòng)的編程教學(xué)游戲，使學(xué)生在游戲中學(xué)習(xí)編程概念和解決問題。第三，深度融合自然語言處理技術(shù)。未來的生成式人工智能模型可能具備更強(qiáng)大的自然語言處理性能，使學(xué)生能夠通過口頭交流進(jìn)行編程教學(xué)，有助于降低語言和技術(shù)門檻，提高學(xué)習(xí)的親和性。

作為教師，需要重新審視教育目標(biāo)和教學(xué)方法，持續(xù)探索適應(yīng)學(xué)生需求的教學(xué)策略，實(shí)施以創(chuàng)造性思維為核心的課程設(shè)計(jì)，真正培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考和創(chuàng)新精神。教師還需要持續(xù)關(guān)注教學(xué)技術(shù)的演變，不斷提升教育水平，引導(dǎo)學(xué)生在面對(duì)新知識(shí)和技術(shù)時(shí)能夠靈活應(yīng)對(duì)，培養(yǎng)學(xué)生成為具備創(chuàng)造力和適應(yīng)力的未來領(lǐng)導(dǎo)者。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】

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