AI Copilot está cambiando la forma de enseñar programación
- Ahora los profesores se están alejando de la enseñanza de sintaxis para enfocarse en habilidades de nivel más alto
- El semestre pasado, Krishnamurthi, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Brown, indicó a estudiantes de licenciatura que completaran su proyecto final usando GitHub Copilot
- Esta es una herramienta de IA basada en el modelo de lenguaje GPT-3 de OpenAI, que ofrece funciones para generar y completar código automáticamente
- Con este experimento, el profesor Krishnamurthi quería que los estudiantes se concentraran más en la resolución de problemas que en la sintaxis de los lenguajes de programación
- Él cree que este tipo de herramientas traerán un cambio fundamental en la educación de programación
- Otros profesores también están realizando experimentos similares y están usando herramientas de IA para ayudar a que los estudiantes aprendan conceptos de nivel más alto
- Por ejemplo, el profesor Swapneel Sheth de la Universidad de Pensilvania está usando Copilot para que los estudiantes desarrollen pensamiento conceptual y habilidades de resolución de problemas
- Sin embargo, algunos profesores han expresado preocupación por el uso de herramientas de IA
- El profesor Dan Garcia de UC Berkeley teme que los estudiantes terminen dependiendo de la IA sin dominar los fundamentos
- Él cree que las herramientas de IA pueden interferir con el aprendizaje de los estudiantes
- A largo plazo, se espera que las herramientas de IA tengan un gran impacto en la educación de ingeniería de software
- El profesor Krishnamurthi prevé que algún día las clases tradicionales de programación desaparecerán
- En su lugar, los estudiantes aprenderán a usar herramientas de IA para resolver problemas más grandes
La opinión de GN+
- Con la llegada de los AI copilots, el paradigma de la educación en programación está cambiando. Se está dejando atrás la enseñanza tradicional centrada en la sintaxis, para avanzar hacia el desarrollo de habilidades de resolución de problemas y pensamiento de nivel más alto.
- Sin embargo, una dependencia excesiva de las herramientas de IA puede dificultar que los estudiantes adquieran fundamentos sólidos. Por eso, aunque estas herramientas deben aprovecharse adecuadamente, no se debe descuidar la comprensión de los conceptos y principios básicos.
- El avance de las herramientas de IA muestra cómo podría verse el futuro de la ingeniería de software. Se espera que la IA asuma las tareas de programación simples y repetitivas, mientras que las personas se concentren en resolver problemas más creativos y complejos.
- Las instituciones educativas tendrán que actualizar sus currículos para adaptarse a estos cambios. Además de la enseñanza tradicional de lenguajes de programación, parece necesario formar a los estudiantes en el uso de IA y en habilidades de resolución de problemas.
- Con la llegada de tecnologías de IA de próxima generación como GPT-4, las funciones de generación y autocompletado de código probablemente se volverán aún más potentes. En consecuencia, también se espera que el rol y las capacidades de los ingenieros de software sigan cambiando.
5 comentarios
Si sabes realmente lo que quieres hacer, es muy cómodo, pero si solo lo entiendes de forma ambigua, como en el comentario de abajo, parece cierto que terminas perdiendo más tiempo peleándote con los prompts.
Al final, se siente como que googlear está siendo reemplazado por hacer prompting.
Yo también estoy tomando clases de licenciatura, y ya me da fuertemente la impresión de que la forma de enseñar está cambiando hacia una dirección en la que se educa usando modelos de lenguaje.
No solo en las materias de la carrera (Ingeniería en Computación), sino que incluso en algunas materias de formación general, cada vez es más común que se avise que ya se puede usar un modelo de lenguaje (
ChatGPT) en los exámenes parciales/finales.Eso sí, diseñan los problemas de forma que no salga la respuesta simplemente metiendo el enunciado en un modelo de lenguaje. Parece que buscan orientar a los estudiantes a analizar correctamente el problema y a resolverlo mezclando y aplicando adecuadamente los resultados que les dio el modelo de lenguaje en su respuesta.
Cada vez aumenta más la necesidad de "entender correctamente" el problema para poder darle "instrucciones correctas" al modelo de lenguaje.
Opinión de Hacker News
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