IEEE指出，大學(xué)教授正探索以新型教學(xué)方式傳授編程知識(shí)。隨著生成式人工智能的崛起，教學(xué)重心已逐漸由語(yǔ)法轉(zhuǎn)移至高級(jí)技能如測(cè)試與調(diào)試代碼，以確保AI生成代碼的準(zhǔn)確性。

除此以外，教授們也更加重視問(wèn)題分解技巧，即將復(fù)雜問(wèn)題拆分為易于處理的子問(wèn)題，使大型語(yǔ)言模型（LLM）能更有效地解決問(wèn)題。

加州大學(xué)圣地亞哥分校計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授Leo Porter表示：“這是一項(xiàng)至關(guān)重要的技能，需盡早掌握，因?yàn)槲覀冃枰獙⒋髥?wèn)題拆分成適合LLM解決的小部分。

然而，在傳統(tǒng)課程設(shè)置中，這一技能往往被忽視，可能僅在算法或軟件工程等高階課程中有涉及。如今，該技能已被提升為入門(mén)課程的首要任務(wù)。”

盡管AI可輔助編程，但教授們提醒學(xué)生要謹(jǐn)慎使用，避免產(chǎn)生“幻覺(jué)”及侵犯版權(quán)行為。同時(shí)，他們強(qiáng)調(diào)AI應(yīng)作為“副駕駛”角色，而非“自動(dòng)駕駛”。

值得關(guān)注的是，由于生成式AI尚屬新興技術(shù)，許多教授正著手調(diào)整其課程內(nèi)容。現(xiàn)階段，這些課程形式尚未定型，有待實(shí)踐檢驗(yàn)。

此外，教師們還需權(quán)衡語(yǔ)法弱化教學(xué)對(duì)學(xué)生實(shí)際工作的影響。鑒于許多公司出于保密需求限制使用生成式AI，若學(xué)生未掌握充分的語(yǔ)法知識(shí)，可能會(huì)在現(xiàn)實(shí)職場(chǎng)中遭遇困境。