通过与AI代理结对编程在集成课程中促进AI辅助学习循环的方法

本篇论文提出了一种新的方法论,利用人工智能(AI)技术的最新进展,为学生制定一个AI辅助的代码学习循环。这种方法在现有的学习过程中创新性地融入了结对编程,以增强学生的互动式学习体验。以下是论文的主要内容概述:

摘要(Abstract)

  • 提出了一种新方法,利用AI技术来辅助学生学习编程。
  • 方法包括将示例代码转化为脚手架代码作为练习,通过教师与AI的配对来实现。
  • 脚手架代码作为学生在硬件平台上迭代完成和调试的练习,与专家AI助手一起。
  • 通过评估不同代码版本之间的语义相似性来评估该方法。
  • 案例研究表明该方法有希望,并讨论了发现和未来工作。

通过与AI代理结对编程在集成课程中促进AI辅助学习循环的方法_第1张图片

I. 概述(Overview)

  • 生成式人工智能(GenAI)展示了其在大型语言模型中编码知识的潜力。
  • 许多大学部署了ChatGPT等GenAI工具,以支持教学和学习活动。
  • 提出了一种创新方法,通过AI模型建立互动学习循环,增强学生在电子与电气工程(EEE)学科核心课程中的学习体验。

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II. 预备知识(Preliminaries)

  • 介绍了大型语言模型(LLMs)、提示和上下文的概念。
  • 解释了结对编程的概念,包括专家和新手的角色。

III. 方法论(Methodology)

  • 描述了AI辅助学习循环的概述,包括脚手架代码生成、互动式代码补全和语义评估。

    • A. 脚手架代码生成(Scaffold Code Generation)

      • 教师与AI代理配对,生成基于示例代码的脚手架代码。
      • 教师作为导航者检查生成的脚手架代码。
      • 该方法假设现有的学习过程中的示例代码(C⋆)对教师(I)是可用的。
      • 教师与AI代理(A1)配对,形成专家-专家的合作关系,其中A1作为驱动者,基于C⋆生成脚手架代码(C◦),而教师作为导航者检查生成的C◦。
      • 该方法需要教师提供人类测试预言机(O),以确定测试代码的正确性。
      • 教师通过评估C◦中的注释与C⋆中的代码语句的一致性来确保C◦的指令正确性。
      • 通过采用高效的AI代理,可以解决教师从头开始制作详细脚手架代码耗时的问题,同时确保代码质量,避免误导学生产生错误的补全代码(C•)。
    • B. 互动式代码补全(Interactive Code Complement)

      • 学生尝试独立完成脚手架代码,并与硬件平台互动式调试。
      • 对于无法独立完成的练习,学生与AI代理配对,以专家-新手模式生成补全代码。
      • 学生尝试独立完成教师提供的脚手架代码(C◦),并基于硬件平台H的输出效果进行互动式调试。
      • 学生可以根据H的反馈和控制台输出,迭代地调试和重新编译代码,最终产生补全代码版本(C•)。
      • 如果学生在上述过程中无法产生预期的C•,该方法允许在这些练习中使用LLMs。
      • 学生(S)与AI代理(A2)配对,形成专家-新手的模式,以产生C•。
      • 学生作为驱动者完成C◦,而A2作为导航者协助学生完成和调试代码。
      • 这样,学生总能在A2的保障下产生在H上可工作的C•,就像在传统过程中获得示例代码一样,同时还能从与AI代理的结对编程中受益。
    • C. 语义评估(Semantic Assessment)

      • 使用自动系统(如Moss)和手动测试来评估生成代码与原始代码之间的语义差异。
      • 提出的方法的可行性在很大程度上取决于C•和C⋆之间的语义差异。
      • 提供了两种语义差异评估类型:自动评估和手动评估。
        • 自动评估:使用Moss系统,这是一个在学术界广泛使用的自动系统,用于确定两段代码的相似性。
        • 手动评估:为了补充Moss系统,应用O(C⋆, C•)来避免在评估中误报。
      • 在评估中报告了Moss的语义相似性得分和O的语义等价性结果。

IV. 案例研究(Case Study)

  • 实现了该方法作为一个开源工具,包括评估数据集和评估报告。
  • 采用了电子与电气工程课程的教学材料,使用Arduino平台进行硬件模块编程。
  • 生成了AI辅助的脚手架代码,并使用AI代理完成了代码。
  • 对生成的代码进行了语义评估,包括Moss系统的自动评估和手动测试。

V. 讨论和相关工作(Discussion and Related Work)

  • 讨论了LLMs在教育中的潜在应用,以及如何通过练习编程来对抗遗忘曲线。
  • 探讨了GenAI对教育的影响,包括促进学生的批判性思维。

VI. 总结和未来工作(Summary and Future Work)

  • 总结了研究提出的AI辅助学习循环,并提出了未来将该方法整合到课程中的计划。

参考文献(References)

  • 列出了相关研究和资源的参考文献。

整体而言,这篇论文提出了一个创新的AI辅助学习方法,通过结对编程和脚手架代码来提高学生的编程实践和学习体验。论文还展示了该方法在案例研究中的可行性,并对未来如何进一步改进和应用该方法进行了讨论。

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