Software Development and Education: Transitioning Towards AI Enhanced Teaching

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/educon60312.2024.10578564
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper investigates the impact of large language model (LLM) AI tools, such as ChatGPT and Copilot, on software development education, focusing on usability, efficiency, and effectiveness in real-world scenarios. The research employs a quantitative approach, utilizing a survey of 50 software developers with varying levels of experience. Preliminary findings suggest that AI tools have a positive influence on expediting coding tasks and automating text generation, particularly in the early stages of product development. Challenges related to customization, accuracy, and transparency, as well as concerns about their potential impacts on employment, personal privacy, and ethical boundaries, have been identified. Pointers and initial recommendations for transitioning to AI-enhanced teaching and optimizing interactions between learners and generative AI practices are provided.