Новое исследование: 78% студентов поверхностно используют ИИ при программировании
Международная группа исследователей разработала новую концепцию оценки взаимодействия студентов с генеративным искусственным интеллектом (GenAI) в процессе обучения программированию. Работа основана на фреймворке AIR (эпистемические цели, идеалы и надежные процессы) и анализирует диалоговые данные совместного программирования человека и ИИ.
В ходе исследования ученые выделили два ключевых компонента: эпистемические цели (ориентация на мастерство) и эпистемические процессы (аутсорсинг, поиск объяснений, верификация, мониторинг запросов и эпистемическое обоснование). Анализ показал, что 78,8% всех взаимодействий студент-ИИ основаны на поверхностных целях и ненадежных стратегиях, таких как простое копирование ответов или проверка без понимания.
Лишь 11,1% диалогов продемонстрировали высокий уровень эпистемической вовлеченности, когда учащиеся сочетали цели мастерства с продвинутыми стратегиями, например, обоснованием решений. Такое поведение, по мнению авторов, свидетельствует о формировании эпистемической ИИ-грамотности (EAIL) — способности критически оценивать и регулировать взаимодействие с ИИ-помощниками.
Исследователи подчеркивают, что текущая практика использования GenAI студентами часто сводится к минимизации когнитивных усилий, что противоречит образовательным целям. Они предлагают внедрять целенаправленные педагогические подходы для развития EAIL, включая обучение формулировке запросов и проверке результатов.
Результаты работы могут быть полезны преподавателям и разработчикам образовательных ИИ-инструментов. Понимание того, как именно студенты взаимодействуют с ИИ, поможет создавать среды, стимулирующие глубокое обучение, а не простое получение ответов.
Полный текст исследования доступен в архиве препринтов arXiv.
