Вестник высшей школы
ВойтиРегистрацияСоздать
Подать статьюПодать
2024, №10
ЦИФРОВИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ

Перспективы использования систем ИИ в обучении программированию

М.В. СергиевскийORCID, А.И. ВинокурORCID

DOI 10.20339/am.10-24.069С. 69–75УДК 37.09+004.880 ₽

PDF

В закладки

Аннотация

Можно с уверенностью утверждать, что, каким бы ни было отношение к технологиям искусственного интеллекта (ИИ), в скором времени они будут востребованы в процессе обучения. В данной статье оценивается потенциал применения систем ИИ, в частности нейронных сетей класса GPT, в обучении программированию на алгоритмических языках. Авторы провели исследование, в ходе которого три системы ИИ — ChatGPT-4, Gemini Ultra и GigaChat — использовались для решения ряда модельных задач с целью генерации кода на языках Python и Scala. Результаты работы систем ИИ оценивались по таким критериям, как время работы, эффективность кода, качество комментариев. Проведенное исследование показало, что, несмотря на оптимистическое в целом отношение к использованию ИИ в процессе обучения программированию, необходимо сохранять осторожность и разумный баланс применения как классических методов обучения, так и систем искусственного интеллекта.

Ключевые слова

  • программирование
  • обучение
  • искусственный интеллект
  • генерация программного кода
  • качество кода

Литература

  1. Elsen-Rooney M. NYC education department blocks ChatGPT on school devices, networks. Chalkbeat. 2023. Jan. 4. URL: https://ny.chalkbeat.org/2023/1/3/23537987/nyc-schools-ban-chatgpt-writing-artificial-intelligence

    ny.chalkbeat.org

  2. Сазонов А.П. Использование ИИ в программировании // Universum: технические науки. 2024. Т. 3 (120) [Электронный ресурс]. DOI: 10.32743/UniTech.2024.120.3.17010, URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/17010

    DOI 10.32743/unitech.2024.120.3.170107universum.com

  3. Маркус Г., Дэвис Э. Искусственный интеллект: перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять (Библиотека Сбера: Искусственный Интеллект). М.: Изд-во Интеллектуальная литература, 2021. 328 с. URL: https://sberuniversity.ru/research/biblio/10432/ (дата доступа: 18.06.2024).

    sberuniversity.ru

  4. Lapan М. Deep Reinforcement Learning Hands-On. eBook. Published by Packt, 2018.

  5. Sergievsky G., Sergievsky M. (2023) Conception and Linguistic Means of Representation and Knowledge Processing at the Semantic Level. Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2023. V. 57. Nо. 2. P. 127–133.

  6. Зайцев К.С., Сергиевский М.В. Использование зарубежного опыта при подготовке программ обучения магистрантов в области ИТ // Alma Mater (Вестник высшей школы). 2014. No 5. С. 62–67.

  7. Farley D. Modern Software Engineering: Doing What Works to Build Better Software Faster. Addison-Wesley, 2021. 256 p. ISBN 978-0137314911 Open Library OL34779880M

  8. Елтаренко Е.А., Сергиевский М.В. Оценка аппаратных и программных средств по многоуровневой системе критериев // Компьютер-пресс. 1998. No 8. С. 268–272.

  9. Будущее программирования с помощью ИИ — первые примеры. (2023) [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/745442/

    habr.com

  10. Writing Code with AI. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.superblocks.com/generative-ai/writing-code-with-ai

    docs.superblocks.com
Рубрики
ЦИФРОВИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ