Este artigo faz parte de uma série sobre o Estrutura do Sens-AI– hábitos práticos para aprender e codificar com a IA.
A IA oferece aos desenvolvedores iniciantes a capacidade de pular as partes lentas e confusas do aprendizado. Para desenvolvedores experientes, isso pode significar chegar a uma solução de trabalho mais rapidamente. Desenvolvedores no início de seu caminho de aprendizado, no entanto, enfrentam o que eu chamo de Paradoxo de atalho cognitivo: Eles precisam de experiência de codificação para usar bem as ferramentas de IA, porque a experiência cria o julgamento necessário para avaliar, depurar e melhorar o código gerado pela IA-mas apoiando muito a IA nesses primeiros estágios pode impedir que eles ganhem essa experiência.
Eu vi isso em primeira mão ao me adaptar Cabeça primeiro C# para incluir exercícios de IA. Os exercícios do livro são construídos para ensinar conceitos de desenvolvimento específicos, como programação orientada a objetos, separação de preocupações e refatoração. Se os novos alunos deixarem a IA gerar o código antes de aprenderem os fundamentos, eles perdem o trabalho de solução de problemas que leva àqueles “Aha!” momentos em que o entendimento realmente clica.
Com a IA, é fácil para os novos alunos ignorar completamente o processo de aprendizado, colando as instruções de exercício em um assistente de codificação, obtendo um programa completo em segundos e executando -o sem nunca trabalhar com o design ou depuração. Quando a IA produz a saída certa, parece um progresso para o aluno. Mas o objetivo nunca period apenas ter um programa de corrida; Period para entender os requisitos e criar uma solução que reforçasse um conceito ou técnica específica que foi ensinada anteriormente no livro. O problema é que, para o novato, o trabalho ainda parece certo – o código que compila e produz os resultados esperados – para que as habilidades ausentes fiquem escondidas até que a lacuna seja muito larga para fechar.
Estão surgindo evidências de que os chatbots da IA podem aumentar a produtividade para trabalhadores experientes, mas têm pouco impacto mensurável no crescimento de habilidades para iniciantes. Na prática, a ferramenta que acelera o domínio dos idosos pode desacelerar para os juniores, porque entrega uma resposta polida antes que tenham an opportunity de criar as habilidades necessárias para usar essa resposta de maneira eficaz.
O paradoxo de atalho cognitivo não é apenas uma questão de sala de aula. Em projetos reais, o trabalho de engenharia mais valioso geralmente envolve a compreensão dos requisitos ambíguos, fazendo chamadas arquitetônicas quando nada é certo e rastreando o tipo de bugs que não têm correções óbvias. Essas habilidades vêm da luta com problemas que não têm um caminho rápido para “feito”. Se os desenvolvedores recorreram à IA no primeiro sinal de dificuldade, eles ignoram o trabalho que cria o reconhecimento de padrões e os engenheiros seniores do pensamento sistemático dependem.
Com o tempo, os compostos de efeito. Um novo desenvolvedor pode concluir os ingressos iniciais através da codificação da vibração, sentir a satisfação do código de trabalho de remessa e ganhar confiança em suas habilidades. Meses depois, quando solicitados a depurar um sistema complexo ou código de refattor que eles não escreveram, mostra a lacuna. Até então, toda a sua abordagem ao desenvolvimento pode depender da IA para preencher todas as peças que faltavam, dificultando o desenvolvimento de habilidades independentes de solução de problemas.
O paradoxo de atalho cognitivo apresenta um desafio basic sobre como ensinamos e aprendemos a programação na period da IA. O caminho tradicional de construir habilidades através da luta e iteração não se tornou obsoleto; Tornou -se mais crítico do que nunca, porque essas mesmas habilidades são o que permite que os desenvolvedores usem as ferramentas de IA de maneira eficaz. A questão não é se deve usar a IA na aprendizagem, mas como usá -la de maneiras que construem, em vez de ignorar as habilidades de pensamento crítico que separam desenvolvedores eficazes dos geradores de código. Isso requer uma abordagem mais deliberada para o desenvolvimento assistido pela IA, que preserva as experiências essenciais de aprendizado enquanto aproveita as capacidades da IA.