ИНТЕГРАЦИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ В ИЗУЧЕНИЕ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Введение

В последнее время внедрению нейросетей в повседневную жизнь уделяется особое внимание, начиная с крупных частных компаний, заканчивая государственными структурами. В частности, нейросети плотно интегрировались в образовательную сферу - ученики повсеместно пользуются данной технологией для изучения новых вещей.

 

Проблема заключается в неоднозначности применения данной технологии в учебе: нейросети способны стать как эффективным тьютором, направляющим и способствующим усвоению новых знаний, так и обычным генератором сухих ответов на вопросы учащегося. В данной статье рассматривается оказываемое влияние нейросетей на начинающих изучение языков программирования.

 

Исследовательский вопрос: при каких условиях применение искусственного интеллекта у начинающих изучать языки программирования повышает эффективность обучения, а в каких приводит к негативным образовательным результатам?

 

Гипотеза исследования: предполагается, что при использовании начинающими изучение языков программирования нейросети как точечного вспомогательного инструмента, который лишь направляет или помогает выбраться из тупиковых ситуаций, ученик будет получать максимально результативное и продуктивное обучение. В то же время неконтролируемое и систематическое использование искусственного интеллекта для решения задач без самостоятельного анализа приведет к снижению усвоения информации и искажению учебных результатов.

 

Врамках исследования был проведён теоретический анализ научных публикаций, включающий сравнительный анализ подходов и обобщение выводов современных исследований.

 

Положительное влияние нейросетей при изучении языков программирования

 

Выделяется три положительных аспекта:

 

1.1. В качестве первого аспекта выделяется доступность и оперативность нейросетей.

 

В начале обучения ученик может допускать ошибки в базовом синтаксисе языка программирования, ошибки при использовании языковых структур таких как циклы и операторы ветвления. Данные трудности снижают скорость изучения языка и приводят к фрустрации. Использование нейросетей в данном случае может приводить к быстрому и аргументированному исправлению базовых ошибок, влекущему за собой улучшение эмоционального состояния ученика и поддержание желания продолжать учиться. В качестве результата наблюдается ускорение учебного прогресса и поддержание мотивации изучения языка программирования.

 

1.2. Формирование алгоритмического мышления за счёт предоставления нейросетью вариативности решений. При решении алгоритмических задач обращение к искусственному интеллекту позволяет учащемуся получить несколько корректных подходов к решению одной и той же задачи. В отличие от традиционного обучения, где часто демонстрируется единственный эталонный способ, нейросети предоставляют возможность сравнения. В программировании выделяется множество алгоритмов, которые применяются для решения разного типа задач. Однако нередки случаи, когда несколько алгоритмов подходят к решению одной задачи, к примеру алгоритм «скользящее окно», «два указателя» или обычное перебирание. Нейросети дают на выбор сразу несколько вариантов и создают условия для осознанного выбора самого оптимального, отталкиваясь от скорости алгоритма, практичного применения и уровня учащегося.

 

1.3. Искусственный интеллект является доступным каждому инструментом, который не имеет ограничения в количестве запросов. Начинающий ученик, имея пробелы в базовых знаниях, не испытывая чувства стыда или неловкости, открыто задает даже самые банальные или элементарные вопросы. Это повышает углубленность знаний, закрывает пробелы в изучении языка программирования и улучшает учебную мотивацию начинающего ученика.

 

Таким образом, в ходе анализа научных статей и исследований, посвящённых изучению влияния нейросетей в сфере образования, были выделены три условия применения искусственного интеллекта в процессе изучения языков программирования, способствующие повышению качества обучения, углублению знаний и поддержанию учебной мотивации учащихся.

 

Негативное влияние нейросетей при изучении языков программирования.

 

В результате изучения научных материалов было выделено 3 негативных влияния искусственного интеллекта при изучении языков программирования.

 

2.1. При частом обращении ученика к нейросетям вырабатывается определенная зависимость и закономерность: любаявозникаемая сложность приводит к обращению к искусственному интеллекту. Таким образом усвоение информации крайне ухудшается, так как ученик перестает анализировать проблемы и попытки преодоления трудностей своими силами прекращаются. Потеря данного мыслительного процесса значительно снижает образовательную ценность учебного процесса, так как новая информация хоть и усваивается, но ее применение должным образом не отрабатывается.

 

2.2. Вследствие возникновения вышеописанной зависимости у ученика также теряется способность к анализу получаемой информации. Обучение сводится к обращению к нейросетям и полной копирки ответа, без должного анализа и изучения возникаемых трудностей. Обучение становится имитационным: учащийся воспроизводит решения, не понимая механизмов их получения. Отсутствие результатов от выделения времени на учебу, весомо влияет на эмоциональное состояние ученика.

 

2.3. Впоследствии, применение полученных знаний от нейросети, пользуясь данным инструментом как описано в пунктах выше, приведет к сильному искажению базовых и качественных знаний. Так как нейросети полезны исключительно в качестве точечного инструмента и на данный момент не предназначены для полной замены самостоятельного написания кода и создания структуры проекта, ученик, полностью зависящий от искусственного интеллекта, получает некачественную помощь от нейросетей. Отсутствие критического мышления и анализа ответов приводит к искажению уже полученных знаний на практике. Как итог, все знания, полученные ранее, применяются некорректно, что ведет к получению ложной информации о том, как следует писать код. В результате ученику придется потратить еще больше времени на переучивание и получение правильной информации, нежели он с самого начала использовал нейросети правильно.

 

Заключительная часть

 

Таким образом, изучив научные статьи и исследования в сфере применения искусственного интеллекта в области образования, проведя анализ, были сделаны выводы, что возможно получить, как и положительные, так и негативные результаты от использования нейросетей при изучении языков программирования, все зависит от способов применения данной технологии в процессе обучения.

 

Проведя исследовательскую деятельность, был получен ответ на вопрос, поставленный в самом начале -

 

Условия, приводящие к положительным результатам изучения языков программирования:

1. Использование нейросети как точечный, вспомогательный инструмент.
2. Критическое отношение к получаемым ответам, дополнительное изучение материалов и подробный разбор вопроса, вызвавшего трудности у ученика.
3. Приоритет самостоятельного преодоления трудностей.

Условия, приводящие к негативным результатам при изучении языков программирования:

1. Формирование зависимости от искусственного интеллекта при решении каждой возникающей задачи.
2. Отсутствие анализа и осмысления получаемых от нейросети ответов.
3. Чрезмерное использование нейросетей при выполнении учебных заданий и проектов, требующих самостоятельного проектирования и мышления.

Таким образом, выдвинутая гипотеза исследования получила теоретическое подтверждение на основе анализа научных материалов: применение искусственного интеллекта может повысить эффективность изучения языков программирования лишь при его осознанном и контролируемом использовании.