探索Vibe Coding范式对儿童编程学习和实践的影响与挑战

编程教育与计算思维儿童AI素养与数据素养大语言模型(LLM)的人机协作中小学教师(K-12)大学教授与研究人员儿童教育工作者

文献标题

Exploring the Impacts and Challenges of Vibe Coding Paradigm to Children's Programming Learning and Practices

出版信息

  • 主题领域: 生成式人工智能在儿童编程教育中的应用,重点研究vibe coding范式。
  • 关键词: Vibe coding, 生成式人工智能, Scratch, 儿童编程, 计算思维, 教育技术, 儿童中心设计, 编程挑战, 创意构思, AI辅助学习。

背景与问题

  • 问题/挑战: 现有关于vibe coding的研究主要集中在成人用户使用文本编程环境的情况,而对儿童在像Scratch这样的积木式编程环境中如何使用这一范式的研究存在空白。挑战包括儿童正在发展的认知和语言能力,这可能与vibe coding系统的假设不一致。
  • 重要性: 了解vibe coding如何影响儿童的编程学习和实践对于设计支持计算思维(CT)、创造力和学习者自主性的教育技术至关重要。
  • 动机与相关工作: 之前的研究探讨了生成式人工智能工具在编程中的应用,重点关注成人的效率和创造性成果。一些工具已将vibe coding扩展到Scratch,但这些努力仍然局限于特定工具,忽略了对儿童学习行为和挑战的广泛影响。本文通过研究vibe coding作为儿童编程教育中的一种范式来填补这些空白。

解决方案

  • 提出的方法: 本研究通过与儿童的工作坊和对Scratch教师的访谈,使用生成式人工智能支持工具Stax,调查vibe coding对儿童编程学习和实践的影响与挑战。
  • 创新性:
    1. 将vibe coding研究扩展到以儿童为中心的编程环境,识别系统设计与儿童发展需求之间的不匹配。
    2. 探讨vibe coding在三个编程环境中的影响:概念获取、知识应用和项目创作。
    3. 识别儿童在不同交互阶段面临的挑战,并提出针对儿童中心生成式人工智能工具的设计建议。
  • 研究程序与关键技术:
    • 组织了三次工作坊,参与者为41名儿童(年龄6-11岁),根据Scratch经验分组。
    • 使用与Scratch集成的vibe coding工具Stax观察交互情况。
    • 通过视频记录、提示日志和焦点小组访谈收集数据。
    • 对五位Scratch教师进行了半结构化访谈以验证研究结果。
    • 使用主题编码、交互日志和计算思维框架分析数据。

结果

  • 具体发现:
    • 积极影响:增强自我效能感,提高问题解决效率,扩展创意构思。
    • 消极影响:探索动机降低,概念构建混乱,知识巩固减弱。
    • 挑战:难以明确目标,解释AI输出,调试AI生成代码,以及平衡AI支持与独立问题解决。
  • 相较基线的优势: Vibe coding实现了快速原型设计、创意探索和即时反馈,这是传统Scratch环境所缺乏的。然而,它也引入了手动编码中不存在的独特挑战。
  • 实验/评估:
    • 工作坊:观察儿童在三个编程环境中(概念获取、知识应用、项目创作)与Stax的交互。
    • 教师访谈:提供教育学见解并将儿童的挑战置于背景中。
    • 评价指标:分析提示长度、响应时间和交互模式。
  • 局限性与未来工作:
    • 参与者同质性:所有儿童均来自中国某一城市。
    • 工具特定发现:结果可能反映Stax的特定功能。
    • 短期研究:尚未探索vibe coding的长期影响。
    • 未来工作:扩展研究至多样化群体,比较多种vibe coding工具,并调查对学习的长期影响。

总结

本研究探讨了vibe coding范式在儿童编程中的影响与挑战,使用生成式人工智能支持工具Stax。研究发现了积极影响(如增强创造力和效率)与消极影响(如探索减少和概念混乱)。挑战贯穿三个交互阶段:目标制定、信息解释和评估。研究强调了生成式人工智能工具的儿童中心设计需求,提出了脚手架策略、探索性输出和多模态界面,以更好地契合儿童的发展需求。这些见解为设计平衡AI辅助与有意义学习的教育技术提供了重要参考。

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DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3790366
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2026
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研究子方向
编程教育与计算思维、儿童AI素养与数据素养、大语言模型(LLM)的人机协作
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职业/产业
中小学教师(K-12)、大学教授与研究人员、儿童教育工作者
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