Использование программ генеративного искусственного интеллекта в процессе начального обучения программированию в вузе

Abstract

В данной работе приводится обзор литературы по начальному обучению программированию в вузах и использованию программ генеративного искусственного интеллекта (ПГИИ) в этих целях. При начальном обучении программированию в вузах выделяются задачи развития пяти навыков: абстракция (определение какую информацию о сущности/объекте необходимо сохранить, а какую игнорировать); обобщение (формулирование решения в общих терминах так, чтобы оно могло быть применено для решения различных задач); декомпозиция (разбиение сложных задач на меньшие подзадачи, которые легче понять и решить); алгоритмизация (определение шаг за шагом множества операций/действий, для того чтобы решить задачу); отладка (локализация и устранение ошибок). Отмечается также множество языков программирования, используемых в начальном обучении в вузах, как-то Pascal, C++, Python, C#, Java. Обзор литературы по использованию ПГИИ при начальном обучении программированию в вузах указал на следующие основные проблемы и задачи: не допустить использования ПГИИ для получения незаслуженных оценок по предмету; разработать приёмы и примеры использования ПГИИ в учебном процессе для персонализации, повышения интенсивности и качества; исследовать новые направления использования ПГИИ, например, развитие навыков использования ПГИИ для решения реальных производственных задач (оператор ПГИИ). Приводится описание авторского опыта использования ПГИИ для начального обучения программированию первокурсников факультета математики и технологий программирования Гомельского государственного университета им.Ф.Скорины. = This work provides a review of the literature on the initial teaching of programming in universities and the use of Generative Artificial Intelligence Programmes (GAIPs) for this purpose. At the initial training of programming in universities, the tasks of developing five skills are highlighted: abstraction (determining what information about an entity/object should be kept and what should be ignored); generalization (formulating a solution in general terms so that it can be applied to solve different problems); decomposition (breaking complex problems into smaller subtasks that are easier to understand and solve); algorithmicization (defining step by step a set of operations/actions in order to solve a problem); debugging (localization and elimination of errors). It is also noted that there are many programming languages used in initial training at universities, such as Pascal, C++, Python, C#, Java. The review of the literature on the use of GAIPs in initial programming training at universities indicated the following main problems and tasks: preventing the use of GAIPs to obtain undeserved grades in the subject; developing techniques and examples of using GAIPs in the teaching process to personalize, increase intensity and quality; exploring new directions of using GAIPs, for example, developing skills of using GAIPs to solve real production tasks (GAIPs operator). The author's experience of using GAIPs for initial programming training of first-year students of the Department of Mathematics and Programming Technologies of Gomel State University named after F.Skorina is described.