Quando comecei a trabalhar na nova edição de Cabeça primeiro C# Em 2023, ferramentas de IA como ChatGPT e Copilot já estavam mudando a maneira como os desenvolvedores escrevem e aprendem código. Ficou claro que eu precisava cobri -los. Mas isso levantou um desafio interessante: como você ensina desenvolvedores novos e intermediários a usar a IA de maneira eficaz?
Quase todo o materials que eu encontrei foi destinado a desenvolvedores seniores-pessoas que podem reconhecer padrões no código, detectar os erros sutis frequentemente encontrados no código gerado pela IA e refinar e refatorar a saída da IA. Mas o público do livro – um desenvolvedor aprendendo C# como seu primeiro, segundo ou terceiro idioma – ainda não tem essas habilidades. Ficou cada vez mais claro que eles precisariam de uma nova estratégia.
Aprenda mais rápido. Cavar mais fundo. Veja mais longe.
Projetar um caminho de aprendizado de IA eficaz que trabalhou com o primeiro método da cabeça – que envolve os leitores por meio de aprendizado ativo e quebra -cabeças interativos, exercícios e outros elementos – fizeram meses de intensa pesquisa e experimentação. O resultado foi Sens-AIuma nova série de elementos práticos que eu projetei para ensinar os desenvolvedores a aprender com a IA, não apenas gerar código. O nome é uma peça em “Sensei”, refletindo o papel da IA como professor ou instrutor, em vez de apenas uma ferramenta.
A principal percepção foi que há uma grande diferença entre usar a IA como uma ferramenta de geração de código e usá -la como uma ferramenta de aprendizado. Essa distinção é uma parte crítica do caminho da aprendizagem e levou tempo para entender completamente. O Sens-AI orienta os alunos por meio de uma série de elementos de aprendizado incrementais que os fazem trabalhar com a IA imediatamente, criando uma experiência satisfatória desde o início, enquanto aprendem progressivamente as habilidades de promoção em que se apoiarão à medida que suas habilidades de desenvolvimento crescem.
O desafio de construir um caminho de aprendizado de IA que funciona
Eu desenvolvi Sens-AI para a quinta edição de Cabeça primeiro C#. Depois de mais de duas décadas de escrita e ensino para O’Reilly, aprendi muito sobre como os desenvolvedores novos e intermediários aprendem – e o mais importante, o que os leva a. De certa forma, a codificação assistida pela AI é apenas mais uma habilidade de aprender, mas vem com seus próprios desafios que tornam exclusivamente difícil para os alunos novos e intermediários entenderem. Meu objetivo period encontrar uma maneira de integrar a IA no caminho de aprendizado sem deixá-lo curto-circuito o processo de aprendizado.
Etapa 1: Mostre aos alunos por que eles não podem simplesmente confiar em AI
Um dos maiores desafios para desenvolvedores novos e intermediários que tentam integrar a IA em seu aprendizado é que uma dependência excessiva do código gerado pela IA pode realmente impedi -los de aprender. A codificação é uma habilidade e, como todas as habilidades necessárias, é por isso que Cabeça primeiro C# Possui dezenas de exercícios de codificação prática projetados para ensinar conceitos e técnicas específicas. Um aluno que usa a IA para fazer os exercícios lutará para construir essas habilidades.
A chave para usar a IA com segurança é Confie, mas verifique-Explicações e código gerados pela AI podem parecer corretos, mas geralmente contêm erros sutis. Aprender a identificar esses erros é elementary para usar a IA de maneira eficaz, e desenvolver essa habilidade é um trampolim importante no caminho para se tornar um desenvolvedor sênior. O primeiro passo no Sens-AI foi esclarecer essa lição imediatamente. Eu projetei um exercício precoce do Sens-AI para demonstrar como a IA pode estar com confiança errada.
Aqui está como funciona:
- No início do livro, os alunos completam um exercício de lápis e papel, onde analisam um loop simples e determinam quantas vezes ele é executado.
- A maioria dos leitores obtém a resposta correta, mas quando alimentam a mesma pergunta em um chatbot de IA, a IA quase nunca acerta.
- A IA normalmente explica bem a lógica do loop – mas sua resposta last é quase sempre erradoporque o AIS baseado em LLM não executa o código.
- Isso reforça uma lição importante: a IA pode estar errada – e às vezes você é melhor em resolver problemas que a IA. Ao ver a IA cometer um erro com um problema que eles já resolveram corretamente, os alunos entendem imediatamente que não podem simplesmente assumir que a IA está certa.
Etapa 2: mostre aos alunos que a IA ainda requer esforço
O próximo desafio foi ensinar os alunos a ver a IA como uma ferramenta, não uma muleta. A IA pode resolver quase todos os exercícios do livro, mas um leitor que deixa a IA fazer que não aprenderá as habilidades que eles vieram ao livro para aprender.
Isso levou a uma percepção importante: escrever um exercício de codificação para uma pessoa é exatamente o mesmo que escrever um aviso para uma IA.
Na verdade, percebi que podia testar meus exercícios colando -os literalmente em uma IA. Se a IA pudesse gerar uma solução correta, isso significava que meu exercício continha todas as informações que um aluno humano precisava para resolvê -la também.
Isso se transformou em outro exercício importante do Sens-AI:
- Os alunos completam um exercício de codificação de página inteira seguindo instruções passo a passo.
- Depois de resolvê -lo, eles colam todo o exercício em um chatbot da IA para ver como ele resolve o mesmo problema.
- A IA quase sempre gera a resposta correta e geralmente gera exatamente a mesma solução que eles escreveram.
Isso reforça outra lição crítica: dizer a uma IA o que fazer é tão difícil quanto dizer a uma pessoa o que fazer. Muitos novos desenvolvedores assumem que a engenharia imediata está apenas escrevendo uma instrução rápida-mas o Sens-AI demonstra que um bom immediate de IA é tão detalhado e estruturado quanto um exercício de codificação. Isso oferece aos alunos uma experiência prática imediata com a IA, ensinando-lhes que escrever instruções eficazes requer um esforço actual.
Ao primeiro ter o aluno, veja que o AIS pode cometer erros e depois gerar código para um problema que resolveu e compará -lo com sua própria solução – e até usar a fonte de idéias de código da IA para refatorar – eles obtêm uma compreensão mais profunda de como Para se envolver com a AI criticamente. Esses dois elementos de abertura do Sens-AI lançaram as bases para um caminho de aprendizado de IA bem-sucedido.
A abordagem do sens-ai-fazendo uma ferramenta de aprendizado ai
O desafio last no desenvolvimento da abordagem do Sens-AI foi encontrar uma maneira de ajudar os alunos desenvolver o hábito de se envolver com a IA de uma maneira positiva. A solução desse problema exigia que eu desenvolvesse uma série de exercícios práticos, cada um dos quais oferece ao aluno uma ferramenta específica que eles podem usar imediatamente, mas também reforça uma lição positiva sobre como usar a IA de maneira eficaz.
Um dos recursos mais poderosos da IA para os desenvolvedores é sua capacidade de explicar o código. Construí o próximo elemento sens-ai em torno disso, fazendo com que os alunos pedam à IA para adicionar comentários ao código que acabaram de escrever. Como eles já entendem seu próprio código, eles podem avaliar os comentários da IA - escolhendo se a IA entendeu sua lógica, detectando onde deu errado e identificando lacunas em suas explicações. Isso fornece treinamento prático para solicitar a IA enquanto reforça uma lição importante: a IA nem sempre acerta e revisar sua produção é essencial.
A próxima etapa no caminho de aprendizado do Sens-AI se concentra em usar Ai como uma ferramenta de pesquisaajudando os alunos a explorar tópicos C# efetivamente através de técnicas prontas de engenharia. Os alunos experimentam diferentes personas de IA e estilos de resposta – explicações casuais versus precisas, marcadores versus respostas longas – para ver o que funciona melhor para eles. Eles também são incentivados a fazer perguntas de acompanhamento, solicitar explicações reformuladas e pedir exemplos concretos que possam usar para refinar sua compreensão. Para colocar isso em prática, os alunos pesquisam um novo tópico C# que não foi abordado anteriormente no livro. Isso reforça a ideia de que Ai é uma ferramenta de pesquisa útil, mas apenas se você a guiar efetivamente.
O Sens-AI se concentra em entender o código primeiro, gerando código em segundo lugar. É por isso que o caminho de aprendizado retorna apenas ao código gerado pela IA após reforçar os bons hábitos da IA. Mesmo assim, tive que projetar cuidadosamente exercícios para garantir que a IA fosse uma ajuda para aprender, não um substituto para isso. Depois de experimentar abordagens diferentes, descobri que a geração de testes de unidade period uma próxima eficaz.
Os testes de unidade funcionam bem porque sua lógica é simples e fácil de verificar, tornando-os uma maneira segura de praticar a codificação assistida por A. Mais importante, escrever um bom aviso para um teste de unidade força o aluno a descrever o código que está testando – incluindo seu comportamento, argumentos e tipo de retorno. Isso naturalmente cria fortes habilidades de solicitação e hábitos positivos de IA, incentivando os desenvolvedores a pensar cuidadosamente sobre seu design antes de pedir à IA que gerasse qualquer coisa.
Aprendizado com Ai, não apenas usando isso
A IA é uma ferramenta poderosa para os desenvolvedores, mas usá -la efetivamente requer mais do que apenas saber como gerar código. O maior erro que os novos desenvolvedores podem cometer com a IA é usá -lo como muleta para gerar código, porque isso os impede de aprender as habilidades de codificação necessárias para avaliar criticamente todo o código que a IA gera. Ao dar aos alunos uma abordagem passo a passo que reforça o uso seguro de IA e grandes hábitos de IA e reforçando-o com exemplos e prática, o Sens-AI oferece aos alunos novos e intermediários um caminho de aprendizado de IA eficaz que funciona para eles.
A codificação assistida por AI não é sobre atalhos. Trata -se de aprender a pensar criticamente e usar a IA como uma ferramenta positiva para nos ajudar a construir e aprender. Os desenvolvedores que se envolvem criticamente com a IA, refinam seus avisos, questionam a produção gerada pela IA e desenvolvem hábitos de aprendizagem eficazes de IA, serão os que mais se beneficiam. Ao ajudar os desenvolvedores incluem a IA como parte de seu conjunto de habilidades desde o início, o Sens-AI garante que eles não usem apenas a IA para gerar código-eles aprendem a pensar, resolver problemas e melhorar como desenvolvedores no processo.
Em 24 de abril, a O’Reilly Media estará hospedando Codificação com ai: o fim do desenvolvimento de software program como a conhecemos– Um ativo da Conferência Digital de Tecnologia Digital destacando como a IA já está sobrecarregando desenvolvedores, aumentando a produtividade e fornecendo valor actual para suas organizações. Se você estiver nas trincheiras de práticas de desenvolvimento de amanhã e interessado em falar no evento, gostaríamos de ouvir de você até 5 de março. Você pode encontrar mais informações e nossa chamada para apresentações aqui.