破解编码:创意编程教育中与AI共编程

荣誉提名
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)大语言模型(LLM)的人机协作大学教授与研究人员软件工程师与开发者

本文呈现了一组大学生使用生成式机器学习将自然语言转换为计算机代码的研究。本研究探索AI工具的使用如何从共创角度被理解,一方面关注该工具如何作为理解和学习的资源,另一方面关注该工具如何影响创意过程。研究发现,参与者在向机器学习工具发出指令时寻找「正确」的语法,而不一致和错误的行为可以作为生成线索和灵感、激发创意表达的途径。「摩擦」这一概念被用于描述此类系统如何既能降低编程门槛,又能干扰创意过程,鼓励对替代解决方案的反思和探索。

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https://hci.top/zh/papers/cc/83020/2022

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DOI: https://doi.org/10.1145/3527927.3532801
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来源
C&C
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年份
2022
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荣誉提名
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作者
2 位作者
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研究子方向
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)、大语言模型(LLM)的人机协作
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职业/产业
大学教授与研究人员、软件工程师与开发者
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