ИИ-ассистенты для программистов в вузах: риски и опыт интеграции в образовательный процесс
Материал анализирует опыт внедрения ИИ-ассистентов для программистов в образовательный процесс
российских вузов на примере дисциплины "Объектно-ориентированное программирование" (C++). В рамках эксперимента, проведённого с поддержкой СБЕРа (GigaCode), 115 студентов первого курса получили возможность использовать ассистента, встроенного в IDE, для решения 7 типовых задач. Исследование выявило, что:
- ИИ-ассистент облегчает решение простых, хорошо структурированных задач (массивы, циклы), особенно тех, для которых много готовых примеров в обучающих данных.
- Наиболее сложными для ИИ оказались задачи с требованием глубокого понимания, структурированием классов, работой с функциями и рекурсией, а также задачи, описанные через изображения.
- Студенты в целом положительно оценили инструмент (VSCode + GigaCode), активно использовали "горячие" подсказки и расширяли промпты.
- Главный риск для начинающих — формирование "иллюзии навыка" при автоматизации рутинных задач и недостаток самостоятельной практики, особенно при решении нетривиальных задач.
- Большинство участников считают маловероятным полную замену программистов ИИ в ближайшие годы, признавая ценность человеческого понимания кода.
Авторы эксперимента планируют расширять использование ИИ-ассистентов в других дисциплинах и даже для студентов не-IT направлений, делая акцент на правильном управлении этим процессом и осознанном применении новых технологий.
Читайте также
Telegram-бот с интеграцией AnythingLLM и LM Studio: локальный RAG-архив и безопасный доступ к ИИ
Как студент MIT ускорил реставрацию картин с помощью ИИ и полимерных масок
Автоматическая поддержка пользователей на базе пар «Вопрос-Ответ»: реализация и практика
Сам ты вайб-кодер: новая категория no-code-творцов и вызовы для разработчиков
Ключевые понятия LLM: основы работы больших языковых моделей
Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!