Cuando comencé a trabajar en la nueva impresión de Inicio primero C# En 2023, las herramientas de IA como ChatGPT y Copilot ya estaban cambiando la forma en que los desarrolladores escriben y aprenden código. Estaba claro que necesitaba cubrirlos. Pero eso planteó un desafío interesante: ¿cómo se enseña a los desarrolladores nuevos e intermedios a usar IA de forma efectiva?
Casi todo el material que encontré estaba dirigido a desarrolladores superiores, personas que pueden convenir patrones en código, detectan los errores sutiles que a menudo se encuentran en el código generado por IA y refinan y refactoran la salida de IA. Pero la audiencia para el texto, un desarrollador que aprende C# como su primer, segundo o tercer idioma, aún no tiene estas habilidades. Se hizo cada vez más claro que necesitarían una nueva organización.
Diseñando una ruta de formación de IA efectiva que funcionó con el método de vanguardia de vanguardia, que involucra a los lectores a través del formación activo y los rompecabezas interactivos, los ejercicios y otros utensilios, tomaron meses de intensa investigación y experimentación. El resultado fue Sensoruna nueva serie de utensilios prácticos que diseñé para enseñar a los desarrolladores cómo asimilar con IA, no solo suscitar código. El nombre es una obra de teatro en “sensei”, que refleja el papel de IA como preceptor o instructor en ocupación de solo una utensilio.
La realización secreto era que hay una gran diferencia entre usar AI como utensilio de reproducción de código y usarla como utensilio de formación. Esa distinción es una parte crítica de la ruta de formación, y tardó tiempo en comprender completamente. SENS-AI timonel a los alumnos a través de una serie de utensilios de formación incrementales que los hacen trabajar con IA de inmediato, creando una experiencia satisfactoria desde el principio mientras aprenden progresivamente las habilidades de incorporación en las que se apoyarán a medida que crecen sus habilidades de progreso.
El desafío de construir una ruta de formación de IA que funcione
Desarrollé sens-ai para la chale impresión de Inicio primero C#. Luego de más de dos décadas de escritura y enseñanza para O’Reilly, he aprendido mucho sobre cómo aprenden los desarrolladores nuevos e intermedios, y de forma tan importante, lo que los recorre. De alguna forma, la codificación asistida por AI-AI es solo otra sagacidad para asimilar, pero viene con sus propios desafíos que dificultan los estudiantes nuevos e intermedios. Mi objetivo era encontrar una forma de integrar la IA en la ruta de formación sin dejar que cortocircuite el proceso de formación.
Paso 1: Muestre a los alumnos por qué no pueden abandonarse en AI
Uno de los mayores desafíos para los desarrolladores nuevos e intermedios que intentan integrar la IA en su formación es que una dependencia excesiva del código generado por IA efectivamente puede evitar que aprendan. La codificación es una sagacidad, y como todas las habilidades se necesitan actos, por eso Inicio primero C# Tiene docenas de ejercicios de codificación prácticos diseñados para enseñar conceptos y técnicas específicas. Un estudiante que usa IA para hacer los ejercicios tendrá dificultades para desarrollar esas habilidades.
La secreto para usar AI de forma segura es abandonarse pero repasarLas explicaciones y el código generados por AI pueden parecer correctos, pero a menudo contienen errores sutiles. Estudiar a detectar estos errores es fundamental para usar la IA de forma efectiva, y desarrollar esa sagacidad es un importante trampolín en el camino para convertirse en un desarrollador senior. El primer paso en Sens-AI fue dejar esta disciplina de inmediato. Diseñé un adiestramiento Sens-AI temprano para demostrar cómo la IA puede ser confidentemente equivocada.
Así es como funciona:
- Al principio del texto, los alumnos completan un adiestramiento de lapicero y papel donde analizan un caracolillo simple y determinan cuántas veces se ejecuta.
- La mayoría de los lectores obtienen la respuesta correcta, pero cuando alimentan la misma pregunta en un chatbot de IA, la IA casi nunca lo hace perfectamente.
- La IA generalmente explica la deducción del caracolillo perfectamente, pero su respuesta final es Casi siempre inexactoporque las AI basadas en LLM no ejecutan código.
- Esto refuerza una disciplina importante: la IA puede estar equivocada, y a veces, eres mejor para resolver problemas que la IA. Al ver a AI cometer un error en un problema que ya resolvieron correctamente, los alumnos entienden de inmediato que no pueden aceptar que la IA tiene razón.
Paso 2: Muestre a los alumnos que la IA todavía requiere esfuerzo
El próximo desafío fue enseñar a los alumnos a ver a la IA como una utensilio, no como una soporte. AI puede resolver casi todos los ejercicios en el texto, pero un conferenciante que deja que AI haga eso en sinceridad no aprenderá las habilidades que vinieron al texto para asimilar.
Esto llevó a una realización importante: escribir un adiestramiento de codificación para una persona es exactamente lo mismo que escribir un aviso para una IA.
De hecho, me di cuenta de que podía probar mis ejercicios pegándolos fielmente en una IA. Si la IA pudo suscitar una posibilidad correcta, eso significaba que mi adiestramiento contenía toda la información que un estudiante humano necesitaba para resolverla además.
Esto se convirtió en otro adiestramiento secreto SENS-AI:
- Los alumnos completan un adiestramiento de codificación de página completa siguiendo las instrucciones paso a paso.
- Luego de resolverlo ellos mismos, pegan todo el adiestramiento en un chatbot Ai para ver cómo resuelve el mismo problema.
- La IA casi siempre genera la respuesta correcta, y a menudo genera exactamente la misma posibilidad que escribieron.
Esto refuerza otra disciplina crítica: decirle a una IA qué hacer es tan difícil como decirle a una persona qué hacer. Muchos desarrolladores nuevos suponen que la ingeniería rápida solo está escribiendo una instrucción rápida, pero Sens-AI demuestra que un buen mensaje de IA es tan detallado y estructurado como un adiestramiento de codificación. Esto brinda a los alumnos una experiencia actos inmediata con AI mientras les enseña que escribir indicaciones efectivas requiere un esfuerzo vivo.
Al hacer que el estudiante primero vea que AIS puede cometer errores, y luego hacer que generen código para un problema que resolvieron y compararlo con su propia posibilidad, e incluso usar la fuente de ideas de código de la IA para la refactorización, obtienen una comprensión más profunda de cómo comprometerse con la IA críticamente. Estos dos utensilios de comprensión de Sens-AI pusieron las bases para un camino de formación de IA exitoso.
El enfoque sensor-ai: hacer una utensilio de formación
El desafío final en el progreso del enfoque SENS-AI fue encontrar una forma de ayudar a los alumnos. desarrollar el costumbre de interactuar con la IA de forma positiva. Resolver ese problema me requirió desarrollar una serie de ejercicios prácticos, cada uno de los cuales le da al estudiante una utensilio específica que puede usar de inmediato, pero además refuerza una disciplina positiva sobre cómo usar la IA de forma efectiva.
Una de las características más poderosas de la IA para los desarrolladores es su capacidad para explicar el código. Construí el próximo pájaro SENS-AI en torno a esto haciendo que los alumnos pidieran a AI que agregue comentarios al código que acaban de escribir. Como ya entienden su propio código, pueden evaluar los comentarios de la IA, comprobando si la IA entendía su deducción, detectando dónde salía mal e identificando brechas en sus explicaciones. Esto proporciona capacitación actos para impulsar la IA mientras refuerza una disciplina secreto: la IA no siempre lo hace perfectamente, y revisar su producción críticamente es esencial.
El próximo paso en la ruta de formación Sens-AI se centra en usar AI como utensilio de investigaciónayudar a los alumnos a explorar temas de C# de forma efectiva a través de técnicas de ingeniería rápidas. Los alumnos experimentan con diferentes personajes de IA y estilos de respuesta, explicaciones casuales frente a precisas, puntos de bala frente a respuestas largas, para ver qué funciona mejor para ellos. Asimismo se les alienta a hacer preguntas de seguimiento, solicitar explicaciones reactivas y solicitar ejemplos concretos que puedan usar para refinar su comprensión. Para poner esto en actos, los alumnos investigan un nuevo tema de C# que no estaba cubierto anteriormente en el texto. Esto refuerza la idea de que AI es una utensilio de investigación útil, pero solo si la timonel de forma efectiva.
Sens-AI se centra en comprender el código primero, generando código en segundo ocupación. Es por eso que la ruta de formación solo vuelve al código generado por IA a posteriori de acrecentar los buenos hábitos de IA. Incluso entonces, tuve que diseñar ejercicios cuidadosamente para avalar que la IA fuera una ayuda para el formación, no un reemplazo para ello. Luego de comprobar con diferentes enfoques, descubrí que suscitar pruebas unitarias fue un próximo paso efectivo.
Las pruebas unitarias funcionan perfectamente porque su deducción es simple y dócil de repasar, lo que las convierte en una forma segura de practicar la codificación asistida por AI-AI. Más importante aún, escribir un buen mensaje para una prueba unitaria obliga al estudiante a describir el código que está probando, incluidos su comportamiento, argumentos y tipo de retorno. Esto lógicamente desarrolla fuertes habilidades de impulso y hábitos positivos de IA, alentando a los desarrolladores a pensar cuidadosamente sobre su diseño antaño de pedirle a la IA que genere cualquier cosa.
Aprendiendo con Ai, no solo usarlo
La IA es una utensilio poderosa para los desarrolladores, pero usarla de forma efectiva requiere poco más que solo enterarse cómo suscitar código. El viejo error que los nuevos desarrolladores pueden cometer con IA es usarlo como una soporte para suscitar código, porque eso les impide asimilar las habilidades de codificación que necesitan para evaluar críticamente todo el código que genera la IA. Al dar a los alumnos un enfoque paso a paso que refuerza el uso seguro de la IA y los grandes hábitos de IA, y reforzarlo con ejemplos y prácticas, Sens-AI ofrece a los alumnos nuevos e intermedios una ruta de formación de IA efectiva que les funciona.
La codificación asistida por AI no se alcahuetería de atajos. Se alcahuetería de asimilar a pensar críticamente y del uso de la IA como una utensilio positiva para ayudarnos a construir y asimilar. Los desarrolladores que se involucran críticamente con la IA, refinan sus indicaciones, cuestionan la producción generada por IA y desarrollan hábitos de formación de IA efectivos serán los que más se benefician. Al ayudar a los desarrolladores a incluir la IA como parte de su conjunto de habilidades desde el principio, Sens-AI asegura que no solo usen la IA para suscitar código, sino que aprenden a pensar, resolver problemas y mejorar como desarrolladores en el proceso.
El 24 de abril, O’Reilly Media se alojará Codificación con AI: el final del progreso de software tal como lo conocemos—Na conferencia de tecnología supuesto en vivo que destaca cómo la IA ya está sobrealimentando a los desarrolladores, impulsando la productividad y proporcionando valía vivo a sus organizaciones. Si está en las trincheras que edifican las prácticas de progreso del mañana hoy y está interesado en murmurar en el evento, nos encantaría enterarse de usted antaño del 5 de marzo. Puede encontrar más información y nuestra llamamiento para presentaciones. aquí.
