AI Copilot कोडिंग शिक्षा के प्रतिमान को बदल रहा है

 (spectrum.ieee.org)
15 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-05-05 | 5 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

AI Copilot कोडिंग शिक्षा के तरीके को बदल रहा है

  • अब प्रोफेसर syntax सिखाने से आगे बढ़कर उच्च-स्तरीय skills पर ज़ोर दे रहे हैं
  • पिछले semester में, Brown University के computer science professor Krishnamurthi ने undergraduate छात्रों को अपना final project GitHub Copilot का उपयोग करके पूरा करने के लिए कहा
    • यह OpenAI के GPT-3 language model पर आधारित एक AI tool है, जो code को अपने-आप generate और complete करने की सुविधा देता है
  • प्रोफेसर Krishnamurthi चाहते थे कि इस प्रयोग के ज़रिए छात्र programming language के syntax की बजाय problem solving पर ध्यान दें
    • उनका मानना है कि ऐसे tools programming education में बुनियादी बदलाव लाएँगे
  • दूसरे प्रोफेसर भी इसी तरह के प्रयोग कर रहे हैं और AI tools का उपयोग करके छात्रों को उच्च-स्तरीय concepts सीखने में मदद दे रहे हैं
    • उदाहरण के लिए, University of Pennsylvania के professor Swapneel Sheth Copilot का उपयोग इस तरह कर रहे हैं कि छात्र conceptual thinking और problem-solving skills विकसित कर सकें
  • लेकिन कुछ प्रोफेसरों ने AI tools के उपयोग को लेकर चिंता भी जताई है
    • Berkeley के professor Dan Garcia को चिंता है कि छात्र fundamentals सीखे बिना AI पर निर्भर न हो जाएँ
    • उनका मानना है कि AI tools छात्रों की learning में बाधा बन सकते हैं
  • लंबे समय में AI tools से software engineering education पर बड़ा असर पड़ने की उम्मीद है
    • प्रोफेसर Krishnamurthi का अनुमान है कि एक दिन पारंपरिक coding lectures गायब हो सकते हैं
    • उसकी जगह छात्र AI tools का उपयोग करके बड़े problems हल करना सीखेंगे

GN+ की राय

  • AI Copilot के आने से programming education का paradigm बदल रहा है। पारंपरिक syntax-केंद्रित शिक्षा से हटकर अब problem-solving ability और उच्च-स्तरीय thinking skills विकसित करने की दिशा में बढ़त दिख रही है.
  • लेकिन AI tools पर अत्यधिक निर्भरता छात्रों के fundamentals सीखने में बाधा बन सकती है। इसलिए AI tools का संतुलित उपयोग होना चाहिए, लेकिन basic concepts और principles की समझ की अनदेखी नहीं की जानी चाहिए.
  • AI tools का विकास software engineering क्षेत्र के भविष्य की झलक दिखाता है। साधारण और दोहराए जाने वाले coding tasks AI संभालेगा, जबकि इंसान अधिक रचनात्मक और जटिल problem solving पर ध्यान देंगे.
  • शैक्षणिक संस्थानों को इस बदलाव के अनुरूप अपना curriculum बदलना होगा। पारंपरिक programming language education के साथ-साथ AI tools के उपयोग और problem-solving skills को विकसित करने वाली शिक्षा की आवश्यकता दिखती है.
  • GPT-4 जैसी अगली पीढ़ी की AI technologies के आने से code auto-generation और completion features और अधिक शक्तिशाली होने की संभावना है। इसके साथ software engineer की भूमिका और आवश्यक क्षमताएँ भी लगातार बदलती रहेंगी.

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5 टिप्पणियां

 
hhcrux 2024-05-07

अगर आपको ठीक-ठीक पता हो कि आप क्या करना चाहते हैं, तो यह सच में बहुत सुविधाजनक है; लेकिन अगर बात बस अस्पष्ट रूप से समझ में आती हो, तो नीचे की टिप्पणी की तरह prompt से जूझते हुए और ज़्यादा समय बर्बाद होना ही सही लगता है।
 
halfenif 2024-05-07

आखिरकार ऐसा लगता है कि Google पर सर्च करने की जगह अब prompting ले रही है।
 
antegral 2024-05-06

मैं भी undergraduate classes ले रहा हूँ, और मुझे बहुत strongly महसूस हो रहा है कि पढ़ाने का तरीका पहले ही language models का उपयोग करके शिक्षा देने की दिशा में बदल रहा है।

सिर्फ major subjects (Computer Engineering) ही नहीं, बल्कि कुछ liberal arts courses में भी अब यह घोषणा करने के मामले बहुत बढ़ गए हैं कि midterm/final exams में language model (ChatGPT) का उपयोग किया जा सकता है।

हालाँकि, वे questions इस तरह design करके देते हैं कि केवल problem को language model में डाल देने से answer न निकल आए। ऐसा लगता है कि वे students को इस दिशा में guide कर रहे हैं कि problem का सही analysis करें, और language model द्वारा दिए गए output को उचित रूप से answer में मिलाकर और apply करके हल करें।

धीरे-धीरे सही तरह से "समस्या को समझने" और language model को "सही निर्देश" देने की आवश्यकता बढ़ती जा रही है।
 
2024-05-05
[यह टिप्पणी छिपाई गई है.]
 
GN⁺ 2024-05-05
Hacker News की राय

सारांश:

  • AWS DevOps इंजीनियरों में अक्सर बुनियादी networking knowledge की कमी होती है
  • AI collaboration tools का उपयोग करने वाले लोगों की संख्या बढ़ रही है, लेकिन कोड को समझकर उसकी समीक्षा कर सकने वाले लोगों की संख्या नहीं बढ़ रही
  • AI tools में ethics और politics डाली जाती हैं, जिससे कभी-कभी अटपटे नतीजे निकलते हैं
  • "prompt engineering" programming की जगह नहीं ले सकता
  • कुछ छात्र AI tools का उपयोग करके कोड लिखते हैं, लेकिन मूलभूत concepts को समझे बिना बस copy-paste करते हैं
  • अगर आपके पास जवाब जानने वाला oracle भी हो, तो क्या पूछना है यह न पता हो तो उसका कोई फायदा नहीं
  • डेवलपर का असली value creation इंसानी requirements को code में बदलने में है
  • AI tools अभी सिर्फ वही code generate करने में उपयोगी हैं जिसे लिखना पहले से आसान है
  • गैर-तुच्छ कामों में prompt से जूझने में ही ज़्यादा समय लग जाता है
  • आगे चलकर "क्या जानते हैं" से ज़्यादा "जवाब कहाँ ढूँढना है" यह जानना महत्वपूर्ण होगा
  • AI द्वारा दिया गया जवाब सही है या चालाकी से गलत, यह परखना नई problem-solving challenge बन जाएगा
  • AI collaboration tools हमें आलसी बनाएँगे और ज़्यादा bugs वाला code पैदा करेंगे
  • शिक्षक चाहते हैं कि छात्र calculator इस्तेमाल करने से पहले basics सीखें
  • learning curve को बनाए रखना इस पीढ़ी का बड़ा संकट होगा
  • software engineering को "20% syntax, 80% wisdom" कहा जा सकता है
  • LLM syntax में बेहतरीन हैं, लेकिन wisdom की कमी है