为顺应智能 AI 掀起的教育变革浪潮,进一步探索计算机编程教学的新模式,确保学生获得更智能、个性化的学习支持,高等职业技术学院在过去一年积极开展“AI 赋能编程教学”实践探索,致力于重塑计算机课堂教学,助力学生高效学习编程知识。
在传统的“教师演示学生模仿”编程教学模式下,诸多问题逐渐浮现。常规编程课堂中,面对复杂算法,学生常常陷入代码理解困境,频繁请教老师却仍难把握要点;而代码报错后的调试更是难题,一个简单语法错误竟可能耗费整节课时间,教师面对众多学生的个性化问题分身乏术,难以逐一精准辅导。这些困境严重阻碍了学生的编程学习进程,亟待破局之法。
为此,我院人工智能技术系与计算机技术系强强联合,深入研讨教学模式、方法及学风学情,大胆引入 AI 技术革新教学手段。在课堂实践中,引导学生合理运用 AI 编程插件辅助编程,以 vsCode 环境为例,多款实用 AI 插件成为学生的得力助手,如下表所示:
插件名称 | 开发者 | 免费/付费 | 核心功能 | 教学适用场景 |
GitHub Copilot | Microsoft | 付费 | AI代码补全自然语言转代码错误检测修复 | 算法教学/项目开发 |
Amazon CodeWhisperer | AWS | 免费专业版 | AWS云服务优化安全扫描 | 云计算/系统设计课程 |
Codeium | Exafunction | 完全免费 | 代码补全开源代码搜索 | 编程基础课 |
Lingma | 阿里云 | 免费 | 中文优化阿里云API支持 | 代码调试教学 |
Trae AI | 独立开发者 | 免费基础版 | 代码解释错误定位 | 代码调试教学 |
Tabnine | Tabnine | 付费 | 本地模型自定义训练 | 企业级开发实训 |
Cursor | Cursor | 免费试用 | 对话式编程项目级分析 | 代码重构/设计模式 |
这些插件犹如编程路上的“智能导师”,显著提升了学生的代码理解能力与调试效率。学生借助插件可快速剖析复杂代码逻辑,遇到报错时能精准定位问题、迅速修复,学习自主性与成就感大幅增强。同时,教师也从繁琐的重复性解答中解放出来,得以将精力更多聚焦于深度知识讲解与个性化学习引导,课堂教学质量迈上新台阶。
展望未来,我院将进一步深化 AI 技术在编程教学中的应用,持续优化教学方案,共同为培养适应智能时代需求的高素质计算机人才奋勇前行。关注我们的公众号,获取更多前沿教育动态与编程学习干货,一起开启智能编程学习之旅。