除了测试和调试代码之外，讲师们还更加注重问题分解，即把一个大问题分解成更小的子问题，以便大型语言模型 (LLM) 更容易解决。加州大学圣地亚哥分校计算机科学副教授 Leo Porter 表示：“这是一种需要尽早掌握的技能，因为你需要将大问题分解成 LLM 可以解决的小块。在课程设置中很难找到教授这一技能的地方，或许是在算法或软件工程课上，但这些都是高阶课程。现在，它已经成为入门课程的优先级。”
虽然 AI 可以帮助编程，但教授们仍警告学生谨慎使用，因为 AI 可能出现“幻觉”并侵犯版权。他们还强调，AI 应该只作为“副驾驶”，而不是“自动驾驶”。
由于生成式 AI 还是一项新技术，许多教授才刚刚开始调整他们的课程。目前这些课程的形式可能并非最终结果，还需要观察它们在实践中的效果。
教师们还要考虑语法弱化教学对学生实际工作的影响。许多公司出于保密原因限制使用生成式 AI，因为他们不希望代码通过 AI 泄露出去。如果学生没有学到足够的语法，他们可能会在现实世界中遇到困难。
AI写作助手 原创文章，如若转载，请注明出处：http://noahtech.cn/list/shijie/9929.html
