Сократовские ИИ-тьюторы эффективнее учат студентов программированию
Учёные представили результаты исследования о том, как разные типы ИИ-тьюторов влияют на обучение студентов программированию. Работа опубликована на платформе arXiv и описывает эксперимент с участием 66 студентов магистерского курса по мобильной робототехнике.
В ходе шестинедельного курса студенты использовали один из двух типов тьюторов на основе больших языковых моделей (LLM). Первый — сократовский тьютор (SG), который строил взаимодействие через диалоговые вопросы и подводил студента к самостоятельному решению. Второй — тьютор с доработкой запросов (PR), который помогал формулировать эффективные промпты для LLM.
После основного этапа студенты ещё три недели работали с обычной LLM без ограничений. Результаты показали, что хотя в период с тьютором оба класса справлялись с задачами примерно одинаково, различия проявились позже.
Студенты, обучавшиеся с сократовским тьютором, показали более высокий прирост знаний в последующих сессиях. Они также чаще использовали стратегии запросов, направленные на понимание, а не просто на получение готового ответа. Такие стратегии, по мнению авторов, предсказывают более глубокое усвоение материала.
Интересно, что сами студенты воспринимали сократовского тьютора как менее эффективного по скорости, однако именно он развивал у них навыки самостоятельной работы с LLM. Исследователи подчёркивают важность формы взаимодействия для долгосрочного обучения.
Авторы работы отмечают, что LLM могут давать персонализированную поддержку, но ключевым фактором остаётся то, как студенты с ними работают. Сократовский подход, несмотря на кажущуюся медлительность, способствует формированию устойчивых учебных привычек.
