عندما بدأت العمل على الطبعة الجديدة من رئيس أول ج# مرة أخرى في عام 2023 ، كانت أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGpt و Copilot تغير بالفعل كيف يكتب المطورون التعليمات البرمجية وتعلمها. كان من الواضح أنني كنت بحاجة لتغطيةهم. لكن هذا أثار تحديًا مثيرًا للاهتمام: كيف تقوم بتدريس المطورين الجدد والمتوسطين لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال؟
كانت جميع المواد التي وجدتها تقريبًا تهدف إلى كبار المطورين-الأشخاص الذين يمكنهم التعرف على الأنماط في الكود ، واكتشف الأخطاء الدقيقة التي غالباً ما تكون موجودة في التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى ، وتحسين وإعادة صياغة إخراج AI. لكن جمهور الكتاب – مطور يتعلم C# كلغة أولى أو ثانية أو ثالثة – لم يكن لديه هذه المهارات بعد. أصبح من الواضح بشكل متزايد أنهم سيحتاجون إلى استراتيجية جديدة.
تعلم أسرع. حفر أعمق. انظر أبعد.
إن تصميم مسار تعليمي فعال من الذكاء الاصطناعى الذي عمل مع الطريقة الأولى – التي تشرك القراء من خلال التعلم النشط والألغاز والتمارين التفاعلية والعناصر الأخرى – شهور من البحث والتجريب المكثف. وكانت النتيجة المعنىسلسلة جديدة من العناصر العملية التي صممتها لتعليم المطورين كيفية التعلم مع الذكاء الاصطناعي ، وليس فقط إنشاء التعليمات البرمجية. الاسم هو مسرحية على “Sensei” ، مما يعكس دور الذكاء الاصطناعى كمدرس أو مدرب بدلاً من مجرد أداة.
كان الإدراك الرئيسي هو أن هناك فرقًا كبيرًا بين استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة لتوليد الكود واستخدامها كأداة تعليمية. هذا التمييز هو جزء مهم من مسار التعلم ، واستغرق الأمر وقتًا لفهمه تمامًا. يرشد Sens-AI المتعلمين من خلال سلسلة من عناصر التعلم الإضافي التي تجعلهم يعملون مع الذكاء الاصطناعي على الفور ، مما يخلق تجربة مرضية منذ البداية أثناء تعلمهم تدريجياً مهارات الحدوث التي سيعودون إليها مع نمو مهاراتهم في التنمية.
التحدي المتمثل في بناء مسار تعلم منظمة العفو الدولية التي تعمل
لقد قمت بتطوير Sens-AI للنسخة الخامسة من رئيس أول ج#. بعد أكثر من عقدين من الكتابة والتدريس لـ O'Reilly ، تعلمت الكثير عن كيفية تعلم المطورين الجدد والمتوسطين – وبالمثل ، ما هو مهمهم. في بعض النواحي ، يعد الترميز المدعوم من AI هو مجرد مهارة أخرى للتعلم ، ولكنها تأتي مع تحدياتها التي تجعل من الصعب على المتعلمين الجدد والمتوسطين التقاط. كان هدفي هو إيجاد طريقة لدمج الذكاء الاصطناعى في مسار التعلم دون السماح له بقصص عملية التعلم.
الخطوة 1: أظهر للمتعلمين لماذا لا يمكنهم فقط الوثوق بمنظمة العفو الدولية
أحد أكبر التحديات للمطورين الجدد والمتوسطين الذين يحاولون دمج الذكاء الاصطناعي في تعلمهم هو أن الاعتماد المفرط على الكود الذي تم إنشاؤه من الذكاء الاصطناعى يمكن أن يمنعهم في الواقع من التعلم. الترميز مهارة ، ومثل كل المهارات التي يتطلبها الممارسة ، ولهذا السبب رئيس أول ج# لديه العشرات من تمارين الترميز العملي المصممة لتدريس مفاهيم وتقنيات محددة. المتعلم الذي يستخدم الذكاء الاصطناعى للقيام بهذه التمارين سوف يكافح لبناء تلك المهارات.
مفتاح استخدام الذكاء الاصطناعى بأمان هو الثقة ولكن تحقق-قد تبدو التفسيرات والرموز التي تم إنشاؤها الصحيح صحيحة ، لكنها غالبًا ما تحتوي على أخطاء خفية. يعد تعلم اكتشاف هذه الأخطاء أمرًا بالغ الأهمية لاستخدام الذكاء الاصطناعى بفعالية ، وتطوير هذه المهارة هو نقطة انطلاق مهمة على الطريق لتصبح مطورًا كبيرًا. كانت الخطوة الأولى في Sens-AAI هي توضيح هذا الدرس على الفور. لقد صممت تمرينًا مبكرًا Sens-AI لإظهار كيف يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي خاطئًا بثقة.
إليك كيف تعمل:
- في وقت مبكر من الكتاب ، يكمل المتعلمون تمرينًا للقلم الرصاص والورق حيث يقومون بتحليل حلقة بسيطة وتحديد عدد المرات التي ينفذون فيها.
- يحصل معظم القراء على الإجابة الصحيحة ، ولكن عندما يطعمون نفس السؤال في chatbot منظمة العفو الدولية ، فإن الذكاء الاصطناعى لا يحصل على ذلك بشكل صحيح.
- يشرح الذكاء الاصطناعى عادة منطق الحلقة جيدًا – لكن إجابتها النهائية دائما تقريبا خطألأن AIS المستندة إلى LLM لا تنفذ الرمز.
- هذا يعزز درسًا مهمًا: يمكن أن تكون الذكاء الاصطناعي خاطئًا – وأحيانًا تكون أفضل في حل المشكلات من الذكاء الاصطناعي. من خلال رؤية الذكاء الاصطناعى يرتكبون خطأ في مشكلة تم حلها بالفعل بشكل صحيح ، يفهم المتعلمون على الفور أنهم لا يستطيعون فقط افتراض أن الذكاء الاصطناعى على حق.
الخطوة 2: أظهر للمتعلمين أن الذكاء الاصطناعى لا يزال يتطلب جهدًا
كان التحدي التالي هو تعليم المتعلمين رؤية الذكاء الاصطناعي كأداة ، وليس عكازًا. يمكن لمنظمة العفو الدولية حل جميع التمارين تقريبًا في الكتاب ، لكن القارئ الذي يتيح لمنظمة العفو الدولية القيام بذلك لن يتعلم في الواقع المهارات التي جاءوا إلى الكتاب لتعلمها.
أدى ذلك إلى إدراك مهم: كتابة تمرين ترميز للشخص هو بالضبط نفس كتابة موجه لمنظمة العفو الدولية.
في الواقع ، أدركت أنه يمكنني اختبار تماريني عن طريق لصقها حرفيًا في منظمة العفو الدولية. إذا كانت الذكاء الاصطناعي قادرًا على إنشاء حل صحيح ، فهذا يعني أن تمرينتي تحتوي على جميع المعلومات التي يحتاجها المتعلم البشري لحلها أيضًا.
تحول هذا إلى تمرين مفتاح آخر:
- يكمل المتعلمون تمرين ترميز كامل صفحة باتباع التعليمات خطوة بخطوة.
- بعد حلها بأنفسهم ، يقومون بصق التمرين بأكمله في chatbot منظمة العفو الدولية لمعرفة كيف يحل نفس المشكلة.
- ينشئ الذكاء الاصطناعى دائمًا الإجابة الصحيحة ، وغالبًا ما يولد نفس الحل الذي كتبوه تمامًا.
هذا يعزز درسًا مهمًا آخر: إخبار الذكاء الاصطناعي بما يجب فعله بنفس الصعوبة مثل إخبار الشخص بما يجب فعله. يفترض العديد من المطورين الجدد أن الهندسة السريعة تكتب مجرد تعليمات سريعة-لكن Sens-AI يوضح أن مطالبة AI جيدة مفصلة ومهيكلة مثل تمرين ترميز. وهذا يمنح المتعلمين تجربة عملية فورية مع الذكاء الاصطناعي مع تعليمهم أن كتابة مطالبات فعالة تتطلب جهداً حقيقياً.
من خلال أن يرى المتعلم أولاً أن AIS يمكن أن يرتكب أخطاء ، ثم جعلها توليد رمز لمشكلة قاموا بحلها ومقارنتها بحلهم الخاص – وحتى استخدام مصدر أفكار رمز الذكاء الاصطناعى – يكتسبون فهمًا أعمق لكيفية للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي. وضع هذان العنصرين الافتتاحيين Sens-AI الأساس لمسار التعلم الناجح من الذكاء الاصطناعي.
نهج SENS-AI-صنع AI أداة تعليمية
كان التحدي النهائي في تطوير نهج Sens-Ai إيجاد طريقة لمساعدة المتعلمين تطوير عادة الانخراط مع الذكاء الاصطناعى بطريقة إيجابية. تطلب حل هذه المشكلة أن تطوير سلسلة من التمارين العملية ، كل منها يعطي المتعلم أداة محددة يمكنهم استخدامها على الفور ولكن أيضًا يعزز درسًا إيجابيًا حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
واحدة من أقوى ميزات منظمة العفو الدولية للمطورين هي قدرتها على شرح التعليمات البرمجية. لقد قمت ببناء عنصر Sens-Ai التالي حول هذا من خلال جعل المتعلمين يطلبون من الذكاء الاصطناعي إضافة تعليقات إلى رمز كتبوه للتو. نظرًا لأنهم يفهمون بالفعل رمزهم الخاص ، فيمكنهم تقييم تعليقات الذكاء الاصطناعى – تحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعى قد فهمت منطقهم ، واكتشاف المكان الذي حدث خطأ ، وتحديد الثغرات في تفسيراتها. يوفر هذا تدريبًا عمليًا على المطالبة بمنظمة العفو الدولية مع تعزيز الدرس الرئيسي: لا يحصل عليه الذكاء الاصطناعي دائمًا ، ومراجعة ناتجها ضرورية.
تركز الخطوة التالية في مسار التعلم Sens-AI على استخدام منظمة العفو الدولية كأداة بحثمساعدة المتعلمين على استكشاف موضوعات C# بشكل فعال من خلال تقنيات الهندسة الفوري. تجربة المتعلمين مع شخصيات منظمة العفو الدولية المختلفة وأنماط الاستجابة – التوضيحات مقابل التفسيرات الدقيقة ، ونقاط الرصاص مقابل الإجابات الطويلة – لمعرفة ما هو أفضل بالنسبة لهم. كما يتم تشجيعهم على طرح أسئلة المتابعة ، وطلب التفسيرات المعاد صياغتها ، وطرح أمثلة ملموسة يمكنهم استخدامها لتحسين فهمهم. لوضع هذا موضع التنفيذ ، يبحث المتعلمون في موضوع جديد لم يتم تغطيته في وقت سابق في الكتاب. هذا يعزز الفكرة AI هي أداة بحث مفيدة ، ولكن فقط إذا قمت بتوجيهها بشكل فعال.
يركز Sens-AI على فهم الكود أولاً ، وإنشاء رمز ثانياً. لهذا السبب يعود مسار التعلم فقط إلى الكود الذي تم إنشاؤه من الذكاء الاصطناعى بعد تعزيز عادات الذكاء الاصطناعى الجيدة. حتى ذلك الحين ، اضطررت إلى تصميم تمارين بعناية لضمان أن الذكاء الاصطناعى كان مساعدة للتعلم ، وليس بديلاً عن ذلك. بعد تجربة طرق مختلفة ، وجدت أن اختبارات وحدة توليد كانت خطوة تالية فعالة.
تعمل اختبارات الوحدة بشكل جيد لأن منطقها بسيط وسهل التحقق منه ، مما يجعلها طريقة آمنة لممارسة الترميز المدعوم من AI. والأهم من ذلك ، أن كتابة موجه جيد لاختبار الوحدة يجبر المتعلم على وصف الكود الذي يختبرونه – بما في ذلك سلوكه وحججه ونوع الإرجاع. هذا يبني بشكل طبيعي مهارات مطالبة قوية وعادات AI الإيجابية ، مما يشجع المطورين على التفكير بعناية في تصميمهم قبل مطالبة الذكاء الاصطناعى بتوليد أي شيء.
تعلُّم مع منظمة العفو الدولية ، وليس فقط استخدامه
AI هي أداة قوية للمطورين ، ولكن استخدامه يتطلب بشكل فعال أكثر من مجرد معرفة كيفية إنشاء التعليمات البرمجية. أكبر خطأ يمكن للمطورين الجدد ارتكابهم مع الذكاء الاصطناعى هو استخدامه كعكاز لإنشاء التعليمات البرمجية ، لأن ذلك يمنعهم من تعلم مهارات الترميز التي يحتاجونها لتقييم جميع التعليمات البرمجية التي تنشئها الذكاء الاصطناعي. من خلال إعطاء المتعلمين نهجًا خطوة بخطوة يعزز الاستخدام الآمن من العادات العظيمة وعادات الذكاء الاصطناعى ، وتعزيزه بأمثلة وممارسة ، يمنح Sens-Ai المتعلمين الجدد والمتوسطين مسارًا فعالًا لعلم الذكاء الاصطناعي الذي يعمل لصالحهم.
الترميز المدعوم AI لا حول الاختصارات. يتعلق الأمر بتعلم كيفية التفكير بشكل نقدي ، وعن استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة إيجابية لمساعدتنا في بناء والتعلم. سيكون المطورون الذين ينخرطون بشكل نقدي مع الذكاء الاصطناعى ، وصقلوا مطالباتهم ، والاستجواب الناتج الذي تم إنشاؤه من الذكاء الاصطناعى ، وتطوير عادات التعلم الفعالة من الذكاء الاصطناعي هم الذين يستفيدون أكثر من غيرهم. من خلال مساعدة المطورين على إدراج الذكاء الاصطناعى كجزء من مجموعة المهارات الخاصة بهم منذ البداية ، يضمن Sens-AAI أنهم لا يستخدمون الذكاء الاصطناعي فقط لإنشاء التعليمات البرمجية-يتعلمون كيفية التفكير وحل المشكلات والتحسين كمطورين في هذه العملية.
في 24 أبريل ، ستستضيف O'Reilly Media الترميز مع الذكاء الاصطناعى: نهاية تطوير البرمجيات كما نعرفها– مؤتمر تقني افتراضي مباشر يسلط الضوء على كيف أن الذكاء الاصطناعى هو بالفعل مطورين فائقين ، مما يعزز الإنتاجية ، وتوفير قيمة حقيقية لمؤسساتهم. إذا كنت في بناء الخنادق بناء ممارسات تطوير الغد اليوم وتهتم بالتحدث في هذا الحدث ، فنحن نحب أن نسمع منك بحلول 5 مارس. يمكنك العثور على مزيد من المعلومات ودعوتنا للعروض التقديمية هنا.