AI Copilot กำลังเปลี่ยนวิธีการเรียนการสอนเขียนโค้ด
- ตอนนี้อาจารย์กำลังขยับออกจากการสอนไวยากรณ์ และหันไปเน้นทักษะระดับสูงมากขึ้น
- ในภาคการศึกษาที่ผ่านมา Krishnamurthi ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัยบราวน์ ได้สั่งให้นักศึกษาปริญญาตรีทำโปรเจ็กต์สุดท้ายให้เสร็จโดยใช้ GitHub Copilot
- นี่คือเครื่องมือ AI ที่สร้างขึ้นบนโมเดลภาษา GPT-3 ของ OpenAI โดยมีความสามารถในการสร้างและเติมโค้ดให้อัตโนมัติ
- ศาสตราจารย์ Krishnamurthi ต้องการให้การทดลองครั้งนี้ช่วยให้นักศึกษามุ่งเน้นที่การแก้ปัญหามากกว่าวากยสัมพันธ์ของภาษาโปรแกรม
- เขาเชื่อว่าเครื่องมือประเภทนี้จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงเชิงรากฐานในด้านการศึกษาการเขียนโปรแกรม
- อาจารย์คนอื่น ๆ ก็ทำการทดลองในลักษณะคล้ายกัน และใช้เครื่องมือ AI เพื่อช่วยให้นักศึกษาเรียนรู้แนวคิดระดับสูง
- ตัวอย่างเช่น ศาสตราจารย์ Swapneel Sheth แห่งมหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนีย ใช้ Copilot เพื่อช่วยให้นักศึกษาพัฒนาการคิดเชิงแนวคิดและทักษะการแก้ปัญหา
- อย่างไรก็ตาม อาจารย์บางส่วนได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือ AI
- ศาสตราจารย์ Dan Garcia แห่งมหาวิทยาลัยเบิร์กลีย์กังวลว่านักศึกษาอาจพึ่งพา AI โดยที่ยังไม่ได้ฝึกพื้นฐานให้แน่น
- เขาเชื่อว่าเครื่องมือ AI อาจรบกวนการเรียนรู้ของนักศึกษาได้
- ในระยะยาว คาดว่าเครื่องมือ AI จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อการศึกษาด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ศาสตราจารย์ Krishnamurthi คาดการณ์ว่าสักวันหนึ่งวิชาสอนการเขียนโค้ดแบบดั้งเดิมอาจหายไป
- แทนที่จะเป็นเช่นนั้น นักศึกษาจะได้เรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือ AI เพื่อแก้ปัญหาที่ใหญ่ขึ้น
ความเห็นของ GN+
- การมาถึงของ AI Copilot กำลังเปลี่ยนกระบวนทัศน์ของการศึกษาการเขียนโปรแกรม จากการสอนแบบเน้นวากยสัมพันธ์ดั้งเดิม ไปสู่แนวทางที่มุ่งพัฒนาความสามารถในการแก้ปัญหาและการคิดระดับสูง
- อย่างไรก็ตาม การพึ่งพาเครื่องมือ AI มากเกินไปอาจขัดขวางการสร้างพื้นฐานของนักศึกษาได้ ดังนั้นควรใช้เครื่องมือ AI อย่างเหมาะสม โดยไม่ละเลยความเข้าใจในแนวคิดและหลักการพื้นฐาน
- ความก้าวหน้าของเครื่องมือ AI กำลังสะท้อนภาพอนาคตของวงการวิศวกรรมซอฟต์แวร์ งานเขียนโค้ดที่ซ้ำ ๆ และเรียบง่ายจะถูก AI เข้ามาแทนที่ ขณะที่มนุษย์จะหันไปโฟกัสกับการแก้ปัญหาที่สร้างสรรค์และซับซ้อนมากขึ้น
- สถาบันการศึกษาควรปรับหลักสูตรให้สอดรับกับการเปลี่ยนแปลงนี้ ควบคู่ไปกับการสอนภาษาโปรแกรมแบบดั้งเดิม ก็ควรมีการพัฒนาทักษะการใช้ AI และทักษะการแก้ปัญหาด้วย
- ด้วยการมาถึงของเทคโนโลยี AI รุ่นถัดไปอย่าง GPT-4 ความสามารถในการสร้างและเติมโค้ดอัตโนมัติมีแนวโน้มจะแข็งแกร่งขึ้นอีก และบทบาทรวมถึงทักษะที่วิศวกรซอฟต์แวร์ต้องมีจะเปลี่ยนแปลงต่อเนื่องเช่นกัน
5 ความคิดเห็น
ถ้ารู้ชัดว่าตัวเองจะทำอะไร มันก็สะดวกมากจริง ๆ แต่ถ้ารู้อย่างคลุมเครือ ก็ดูเหมือนว่าจะเสียเวลาไปกับการต่อสู้กับพรอมป์ต์เหมือนคอมเมนต์ข้างล่างมากกว่า
สุดท้ายก็ให้ความรู้สึกเหมือนการกูเกิลถูกแทนที่ด้วยการพรอมป์ติง
ผมเองก็กำลังเรียนวิชาระดับปริญญาตรีอยู่ และรู้สึกอย่างชัดเจนแล้วว่าแนวทางการสอนกำลังเปลี่ยนไปในทิศทางที่ใช้ language model เพื่อการศึกษา
ไม่ใช่แค่วิชาเอก (วิศวกรรมคอมพิวเตอร์) เท่านั้น แต่แม้กระทั่งบางวิชาศึกษาทั่วไป ตอนนี้ก็มีกรณีที่ประกาศให้ใช้ language model (ChatGPT) ในการสอบกลางภาค/ปลายภาคได้เพิ่มขึ้นมาก
อย่างไรก็ตาม อาจารย์จะออกแบบโจทย์มาให้แบบที่แค่โยนปัญหาใส่ language model อย่างเดียวแล้วจะไม่ได้คำตอบทันที
ดูเหมือนว่าจะชี้นำให้ผู้เรียนวิเคราะห์โจทย์ให้ถูกต้อง แล้วนำผลลัพธ์ที่ language model ให้มาผสมและประยุกต์ใช้ในคำตอบอย่างเหมาะสมเพื่อแก้ปัญหา
แนวโน้มตอนนี้คือความจำเป็นที่จะต้อง "เข้าใจปัญหา" ให้ถูกต้อง และให้ "คำสั่งที่ถูกต้อง" กับ language model กำลังเพิ่มสูงขึ้นเรื่อย ๆ
ความคิดเห็นจาก Hacker News
สรุป: