15 puan yazan GN⁺ 2024-05-05 | 5 yorum | WhatsApp'ta paylaş

AI Copilot kodlama eğitimini değiştiriyor

  • Artık öğretim üyeleri sözdizimi eğitiminden uzaklaşıp daha üst düzey becerilere odaklanıyor
  • Geçen dönem, Brown Üniversitesi bilgisayar bilimi profesörü Krishnamurthi lisans öğrencilerine bitirme projelerini GitHub Copilot kullanarak tamamlamalarını söyledi
    • Bu araç, OpenAI'nin GPT-3 dil modeline dayanan bir yapay zeka aracı ve kodu otomatik olarak üretip tamamlama işlevi sunuyor
  • Krishnamurthi profesör, bu deneyle öğrencilerin programlama dillerinin sözdiziminden çok problem çözmeye odaklanmasını istedi
    • Bu tür araçların programlama eğitiminde köklü değişimler yaratacağına inanıyor
  • Diğer öğretim üyeleri de benzer deneyler yürütüyor; yapay zeka araçlarını kullanarak öğrencilerin daha üst düzey kavramları öğrenmesine yardımcı oluyor
    • Örneğin Pennsylvania Üniversitesi'nden profesör Swapneel Sheth, Copilot'u kullanarak öğrencilerin kavramsal düşünme ve problem çözme becerileri geliştirmesini sağlıyor
  • Ancak bazı öğretim üyeleri yapay zeka araçlarının kullanımı konusunda endişelerini dile getiriyor
    • Berkeley'den profesör Dan Garcia, öğrencilerin temelleri öğrenmeden yapay zekaya bağımlı hale gelmesinden kaygı duyuyor
    • Yapay zeka araçlarının öğrencilerin öğrenmesini sekteye uğratabileceğine inanıyor
  • Uzun vadede yapay zeka araçlarının yazılım mühendisliği eğitimi üzerinde büyük etkisi olması bekleniyor
    • Krishnamurthi profesör, bir gün geleneksel kodlama derslerinin ortadan kalkacağını öngörüyor
    • Bunun yerine öğrenciler, yapay zeka araçlarını kullanarak daha büyük problemleri nasıl çözeceklerini öğrenecek

GN+ görüşü

  • AI Copilot'un ortaya çıkışıyla programlama eğitiminin paradigması değişiyor. Geleneksel, sözdizimi odaklı eğitimden uzaklaşılıp problem çözme becerileri ve üst düzey düşünme yetisinin geliştirildiği bir yöne gidiliyor.
  • Ancak yapay zeka araçlarına aşırı bağımlılık, öğrencilerin temel becerileri edinmesini engelleyebilir. Bu nedenle yapay zeka araçları uygun şekilde kullanılmalı, fakat temel kavramlar ve ilkelere dair anlayış ihmal edilmemeli.
  • Yapay zeka araçlarının gelişimi, yazılım mühendisliği alanının gelecekte nasıl görüneceğine işaret ediyor. Basit ve tekrarlayan kodlama işleri yapay zeka tarafından üstlenilirken, insanların daha yaratıcı ve karmaşık problemlerin çözümüne odaklanması bekleniyor.
  • Eğitim kurumlarının bu değişime ayak uydurarak müfredatlarını yeniden düzenlemesi gerekecek. Geleneksel programlama dili eğitiminin yanında yapay zeka kullanım becerileri ve problem çözme yeteneğini geliştiren bir eğitime ihtiyaç var gibi görünüyor.
  • GPT-4 gibi yeni nesil yapay zeka teknolojilerinin ortaya çıkmasıyla kodu otomatik üretme ve tamamlama işlevlerinin daha da güçleneceği düşünülüyor. Buna bağlı olarak yazılım mühendislerinin rolü ve yetkinlikleri de sürekli değişecek gibi görünüyor.

5 yorum

 
hhcrux 2024-05-07

Ne yapmak istediğimi anlarsa gerçekten çok rahat oluyor ama belirsiz biliyorsam, aşağıdaki yorumdaki gibi prompt’la boğuşup daha da fazla zaman kaybetmenin doğru olduğunu düşünüyorum.

 
halfenif 2024-05-07

Sonunda Google'da arama yapmanın prompt yazmaya dönüştüğü hissi veriyor.

 
antegral 2024-05-06

Ben de lisans dersleri alıyorum ve eğitim yöntemlerinin şimdiden dil modellerini kullanarak öğretim yapma yönünde değiştiği hissine güçlü biçimde kapılıyorum.

Sadece bölüm derslerinde (bilgisayar mühendisliği) değil, bazı genel eğitim derslerinde bile artık ara sınavlarda/final sınavlarında dil modeli (ChatGPT) kullanmanın serbest olduğunu duyuran durumlar çok arttı.

Ancak, soruyu dil modeline olduğu gibi vermekle cevabın çıkmamasını sağlayacak şekilde soruları tasarlayıp veriyorlar. Görünüşe göre öğrencileri, soruyu doğru analiz etmeye ve dil modelinin verdiği çıktıları uygun biçimde cevaba harmanlayıp uygulayarak çözmeye yönlendiriyorlar.

Giderek, problemi doğru şekilde "anlama" ve dil modeline "doğru talimatlar" verme gerekliliğinin arttığı bir eğilim ortaya çıkıyor.

 
[Bu yorum gizlendi.]
 
GN⁺ 2024-05-05
Hacker News görüşü

Özet:

  • AWS DevOps mühendisleri çoğu zaman temel ağ bilgisi konusunda yetersiz kalıyor
  • AI ortak çalışma araçlarını kullananların sayısı artıyor, ancak kodu anlayıp gözden geçirebilenlerin sayısı artmıyor
  • AI araçlarına etik ve siyaset enjekte edilmesi bazen tuhaf sonuçlar doğuruyor
  • "Prompt engineering" programlamanın yerini alamaz
  • AI araçlarını kullanarak kod yazsalar bile, temel kavramları anlamadan sadece kopyala-yapıştır yapan öğrenciler var
  • Cevabı bilen bir oracle olsa bile, ne soracağını bilmiyorsan bunun bir faydası yok
  • Geliştiricinin asıl değer üretimi, insanların gereksinimlerini koda dönüştürmektir
  • AI araçları şimdilik yalnızca zaten yazması kolay olan kodu üretmede faydalı
  • Önemsiz olmayan işlerde, promptlarla boğuşarak daha fazla zaman harcanıyor
  • Gelecekte "ne bildiğinden" çok "cevabı nerede bulacağını bilmek" daha önemli olacak
  • AI'ın sunduğu cevabın doğru mu yoksa ustaca yanlış mı olduğunu ayırt etmek yeni problem çözme görevi olacak
  • AI ortak çalışma araçları bizi daha tembel hale getirecek ve daha fazla hatalı kod üretecek
  • Öğretmenler, öğrencilerin hesap makinesi kullanmadan önce temel becerileri öğrenmesini istiyor
  • Öğrenme eğrisini korumak bu neslin büyük krizlerinden biri olacak
  • Yazılım mühendisliği için "%20 sözdizimi, %80 bilgelik" denebilir
  • LLM'ler sözdiziminde çok iyi, ama bilgelikte yetersiz