生成式人工智能模型應用于編程教學的創新與實踐

梅香香　蔡小丹　朱陽燕　吳芳　陳虹云

摘要：ChatGPT作為一種創新的教學工具逐漸引起了廣泛關注。該工具在編程教學中具有許多創新潛力。首先，文章介紹了生成式人工智能模型在編程教學中的潛在優勢。其次，文章積極探索教學創新方法，在編程課程中融入生成式人工智能模型進行案例實踐分析。最后，文章展望了生成式人工智能模型在計算機編程教學中未來可能的發展方向，期望為教育者和研究者提供有益的思考，促進生成式人工智能模型在計算機編程教學中的更廣泛應用。

關鍵詞：生成式人工智能模型；教學創新；計算機編程；案例實踐；ChatGPT

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）14-0032-03 開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

0 引言

隨著人工智能技術的發展，新工具和應用不斷涌現，逐漸影響著傳統的教學和學習方法。以ChatGPT 為代表的生成式人工智能模型作為一種新穎而引人注目的技術，正在逐漸嶄露頭角，為計算機編程的教學創新與實踐帶來新的可能性。本文旨在深入探討生成式人工智能模型在計算機編程中的教學創新和實踐。生成式人工智能模型在教育領域具有廣泛的潛在用途，包括提高學生學習效率、增強學生參與度、提供個性化學習體驗、促進即時反饋與學生互動等，為教育者提供了有效的教學工具，有助于提高學生的學習效率和優化學習效果。

1 生成式人工智能模型在編程教學中的潛在優勢

1.1 學生的角度

在編程教學中，學生通過與生成式人工智能模型問答互動，能夠增加個性化學習體驗，激發學習動力和提高學習參與度。首先，實現自主學習。在使用生成式人工智能模型環境中，學生不僅可以完成個性化的編程任務，還可以合理分配時間，控制學習節奏，更好地學習編程知識。自主學習方式增強了學生對學習過程的控制感，激發了學習的主動性。循序漸進的個性化指導和及時反饋能夠鼓勵學生自我反思和自我調節。其次，個性化互動體驗[1]。學生與生成式人工智能模型的互動體驗，能夠提高學生對知識的參與度和互動，使學生更容易沉浸在編程學科中。通過對話，學生可以提出問題、尋求幫助，促使學生更積極地參與編程學習中，提升學生的積極性和成就感。第三，鍛煉實際應用能力。生成式人工智能模型可以模擬實際編程環境，生成實際案例，幫助學生將理論知識應用于解決實際問題，有助于培養學生的解決問題能力和實際編程技能。第四，幫助弱勢群體。對于特殊教育的學生或有學習焦慮的學生而言，生成式人工智能模型能夠幫助有閱讀障礙學生提高學習環境的交流能力和閱讀理解能力，幫助孤獨癥學生營造輕松學習環境，充分發揮其學習潛能[2]。人機交互的環境還可以讓成績較差的學生感到自信，減少尷尬和焦慮，增強對學習的信心。

1.2 教師的角度

在教學活動中，生成式人工智能模型可以支持和豐富教師的教學全過程。首先，助力個性化教學。將生成式人工智能模型融入教學活動能夠提高教師自身教學技能，引入適應性教學策略，實施個性化教學。教師能夠更好地了解學生的實際需求和學習進度，調整教學方法和內容，改進教學實踐活動，以滿足不同學生的水平。第二，促進實時反饋。生成式人工智能模型與學生的互動能夠提供即時反饋，幫助教師了解學生在編程過程中的困難，及時指出學生的誤區，調整教學知識點所占時間比例，提供更精準的指導，從而提高學生的學習效果。第三，豐富教學資源[3]。生成式人工智能模型可以整合各種教學資源，包括編程示例、教學視頻和在線文檔。教師能夠借助生成式人工智能模型向學生提供更豐富的學習案例，提高學科知識廣度，拓寬課程學習深度。第四，減少教師工作量。生成式人工智能模型通過評估學生的作業情況并向學生提供反饋，能夠減少教師重復性的作業批改工作，從而有更多的時間用于備課、教學創新、學科交流和專業發展等工作。

從教師和學生的角度分析，生成式人工智能模型應用于計算機編程教學的潛在優勢，其結果如表1所示。不同角度的優勢共同促使生成式人工智能模型成為編程教學中的一種創新工具，為教師和學生提供更豐富、更有效的學習體驗。

2 在計算機編程課程中的教學創新

在設計人工智能支持的教學活動時，教師需要考慮多方面要素，以實現編程課程的預期學習目標。首先，教師需要幫助學生走出迷茫、焦慮的困境；其次是轉變課程學習方式，激發學生批判性思維和設計創新性學習任務。

2.1 轉變思維，順勢而為

生成式人工智能模型帶來的輔助編程功能，能夠極大地提高開發者的編程效率。過去，程序員需要花費80% 的編碼時間才能完成的工作，而現在編程任務可以交給人工智能工具完成，使得程序員能夠將更多時間集中在關鍵工作上，實現工作效率的顯著提升。大學生擔心ChatGPT等模型的出現將搶走程序員的崗位，因而對未來的前途感到迷茫和焦慮。研究顯示，在特定情境下，ChatGPT生成的代碼遠低于適用于廣泛情況的最低安全標準[4]。因此，不管未來人工智能（AI） 如何變化，我們需要順勢而為，深入學習使用AI技術，就越不容易被AI所取代。蘋果CEO庫克稱，學編程比學英語更重要。對于計算機專業的學生而言，編程是學業和未來職業中必須的技能。編程能力的提升不可能一蹴而就，學生需要腳踏實地、親力親為地實踐與訓練。作為教師需要不斷探索AI給教育帶來的挑戰，厘清人才培養方向，對教學和評估方式做出創新性的改變，引導學生把握機會，正確利用AI 工具，讓學生有足夠應對未來的“生存力”。

2.2 多樣化融入編程課程

在生成式人工智能模型發展背景下，就教育行為而言，以知識傳遞為核心的教育模式已經被逼進墻角，照本宣科的教學模式即將被替代。在計算機編程課程中，教師需要運用生成式人工智能模型進行多樣化創新教學。首先，生成式人工智能模型提供信息的準確性取決于輸入內容的準確性，教師需要指導學生如何有效使用生成式人工智能模型。如果學生輸入提問中的名稱缺乏專業性和準確性，生成式人工智能模型則無法給出準確回答。在編程學習中，生成式人工智能模型提供的功能，主要包括代碼補全、校正、錯誤修復、優化、文檔生成、測試以及技術問題解答等，能夠幫助學生提供代碼解釋、示例和指導，是技術支持的寶貴資源。教師要指導學生善于利用上下文提示向生成式人工智能模型提問，有助于生成正確結果。因此，學生掌握必要的專業知識和提問技巧是非常重要的。此外，教師還要引導學生探索生成式人工智能模型帶來的更多實用場景，在學生需要幫助時獲得更多的支持和反饋，如個性化學習指導，學術問題建議，課程規劃與學習路徑規劃，學習資源推薦，模擬面試場景，生成個性化簡歷等[5]。

2.3 激發學生批判性思維

在人工智能時代，大學教師的重要任務是培養學生的批判性思維[6]。學生在首次向生成式人工智能模型提問時所得到解決方案可能并不是準確的，要求學生對生成的答案進行批判性評估，思考生成代碼的正確性、完整性和健壯性。因此，學生必須運用專業知識進行評估代碼，有助于學生對代碼的深入理解，減少對生成內容的依賴，有助于創新能力的培養。在編程教學時，教師首先需要引導學生對同一問題思考不同的設計方法和實現過程，或要求學生充分考慮編程任務的需求、約束條件和最佳實現思路。其次，生成的代碼可能會存在安全隱患或異常情況，教師需要引導學生思考如何處理代碼中出現的漏洞和錯誤，促使學生反向理解代碼，尋求提高系統穩定性和可靠性的方法。另外，生成的代碼還可能不具備良好的擴展性和可維護性，教師需要引導學生充分考慮系統的各結構和模塊，盡可能提高代碼的可讀性[7]。總之，教師在編程教學中需要幫助學生提高對代碼的理解程度和批判能力、對結構和算法的改進能力、對系統性能的測試和優化能力。

2.4 設計創新性任務

自從生成式人工智能模型出現后，學生習慣借助模型提問后直接獲得編程源碼。千篇一律的作業答案無法體現出學生個體在課程學習上的差異，所以教師必須多元化地設計創新任務，以區分學生的個體差異性。

第一，編碼任務轉為閱讀和評論代碼。在未來項目開發過程中，代碼審查是學生必備的技能之一。教師需要充分考慮如何將入門課程中的編寫代碼轉為閱讀、批判性分析代碼或改進生成的代碼[8]。在實施教學過程中，教師不僅可以布置代碼審查和思路描述實踐任務，還可以鼓勵學生之間開展代碼互評、小組討論互評等活動。

第二，設計開放式任務。開放式任務主要以多元化的結果產出為主。教師可以設計闡述個人觀點的論述任務、具有不確定性因素的邏輯推理任務、需要進一步數據收集、分析和歸納的實戰任務、復雜系統的設計與優化任務等，充分展示學生個體差異性，培養學生獨立思考的習慣，并激發創新思維。

第三，改革評價與考核方式。在課程考核環節中，教師可利用人工智能模型生成多樣化的代碼案例。學生通過現場分析案例，闡述代碼中潛在的語法、邏輯錯誤并提出改進思路。通過學生對代碼的閱讀、思考和批判分析，教師能夠判斷其對編程設計的理解并給出評分。同時，教師現場指導學生如何作出正確的改進和優化措施，從而改變傳統應試考核的評估方式。另外，考核內容還可以增加項目實踐評估。以項目為導向，學生通過小組協同合作，共同開發完整項目。開發過程中，每一位項目成員都需要承擔相應的需求分析、系統設計、代碼編寫、單元測試等任務，而不僅僅停留在編寫基礎代碼的層面。最終采用小組答辯形式，每位成員依次介紹完成的工作內容和所得到的收獲。教師對每個項目的完成情況進行評估，不僅可以考查學生對課程內容的掌握，還可以有效提升學生的團隊合作和項目管理能力。

3 開放性編程案例實踐

實驗內容包括基于Python語言對微博新聞評論數據進行情感分析，涉及數據獲取、數據清洗、中文分詞處理、構建情感分析模型和數據可視化等知識點。學生的答案不能簡單地通過與生成式人工智能模型的對答中直接抄襲答案后提交給老師，因為每位學生需要選擇不同排名的微博熱搜榜中的新聞進行實驗，導致每個學生的實驗內容和結果都不相同，無法直接從模型中獲取答案。

教師通過提供微博熱搜榜前50名話題中的新聞進行情感分析的實驗背景，要求每位同學按照學號順序選擇對應排名的新聞進行數據采集和分析。這樣的設計可以確保每位學生的實驗內容都是獨立的，實驗結果也不相同，從而真正對學生掌握的知識進行全面考查。

學生需要掌握數據獲取、數據清洗、分詞處理、模型構建和數據可視化等相關知識點，并結合生成式人工智能模型提供的實驗整體思路、部分代碼提示和個性化指導，展開案例實踐。完成實驗后，學生需要在“超星學習通”上提交實驗編程代碼，以便教師對實驗結果進行評價和反饋。以ChatGPT為例，學生提問后獲取的整體實驗步驟結果如圖1所示。

4 結論及未來可能發展方向

科技的飛速發展已經讓人感嘆，教育與人工智能的深度融合已經來臨。本文通過分析生成式人工智能模型在編程教學中的潛在優勢，探索了計算機編程課程中的教學創新方法，旨在激發學生的批判性思維和培養學生的創新能力。通過實踐案例展示了創新開放性實驗設計的方法以及結合生成式人工智能模型提高學生實際編程技能的途徑。

生成式人工智能模型在計算機編程教學中具有許多創新潛力，未來的發展方向可以分為三個方面。首先，情境化學習。通過模擬編程場景進行對話，學生可以更好地理解編程在實際生活中的應用。其次，可編程教學游戲。結合虛擬現實（VR） 或增強現實（AR） 技術，生成式人工智能模型可以創建互動的編程教學游戲，使學生在游戲中學習編程概念和解決問題。第三，深度融合自然語言處理技術。未來的生成式人工智能模型可能具備更強大的自然語言處理性能，使學生能夠通過口頭交流進行編程教學，有助于降低語言和技術門檻，提高學習的親和性。

作為教師，需要重新審視教育目標和教學方法，持續探索適應學生需求的教學策略，實施以創造性思維為核心的課程設計，真正培養學生獨立思考和創新精神。教師還需要持續關注教學技術的演變，不斷提升教育水平，引導學生在面對新知識和技術時能夠靈活應對，培養學生成為具備創造力和適應力的未來領導者。

參考文獻：

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[8] LAU S，GUO P.From“ ban it till we understand it” to“ resis?tance is futile”：how university programming instructors plan to adapt as more students use AI code generation and explanation tools such as ChatGPT and GitHub copilot[C]//Proceedings of the 2023 ACM Conference on International Computing Educa?tion Research-Volume 1.August 7-11，2023，Chicago，IL，USA.ACM，2023：106-121.

【通聯編輯：唐一東】

基金項目：江蘇省高校哲學社會科學研究項目（2023SJYB1721）；江蘇省高等學校教育信息化研究會課題（2023JSETKT122） ；江蘇省高等學校自然科學研究面上項目（22KJD520008） ；南通理工學院“思政課程”及“課程思政”專項課程建設新項目（2023JKS019）