Генеративные нейросети поменяли подходы в обучении программированию

Журналисты издания IEEE Spectrum рассказали, что преподаватели программирования в вузах начинают меньше обучать синтаксису языков программирования. Больше внимания уделяется высокоуровневым навыкам, например, проверке готовых фрагментов кода и их последующему встраиванию в проект.
Отмечается, что студенты активно применяют нейросети в задачах обучения. С помощью чат-ботов они анализируют научные статьи, ищут идеи, разбираются в сложных концепциях, генерируют темы для исследований и учатся программировать. Преподаватели не отстают от этого тренда и тоже начинают экспериментировать с генеративными моделями машинного обучения. Это меняет сам процесс обучения программирования.
К примеру, студентов начинают учить разбивать большую задачу на более маленькие законченные по смыслу части. В будущем это должно помочь составлять правильные запросы к нейросетям. Модель машинного обучения не может написать полноценное приложение после первого же запроса, но может сделать это пошагово. Кроме того, студентов учат проверять уже готовые фрагменты кода и правильно встраивать их в проект. Это поможет быстро анализировать сгенерированный код и понимать, как его можно применить.
Преподаватели согласны с тем, что нельзя запретить студентам использовать нейросети в обучении. Вместо этого можно научить их правильно пользоваться моделями машинного обучения и больше внимания уделять высокоуровневым навыкам. Кроме того, студентов учат скептически относиться к сгенерированному коду, чтобы не перетаскивать в проект галлюцинации чат-ботов.