探索AI生成代码认知参与技术的设计空间以增强学习

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初级程序员越来越依赖大型语言模型（LLM）来生成代码以学习编程概念。然而，这种交互可能导致表面化的参与，使学习者产生学习的错觉并阻碍技能发展。为解决这一问题，我们进行了系统的设计探索，开发了七种认知参与技术，旨在促进学习者更深入地参与AI生成的代码。本文描述了我们的设计过程、初始七种技术以及一项被试间研究（N=82）的结果。随后，我们迭代改进了排名靠前的技术，并通过一项被试内研究（N=42）进一步评估。我们评估了每种技术带来的摩擦程度、其在帮助学习者在无AI辅助情况下将概念应用于同构任务方面的有效性，以及其使学习者感知与实际编程能力相一致的成功度。最终，我们的结果突出了最有效的技术：引导学习者逐步完成问题解决过程，让他们与AI进行互动对话，在每个阶段提示需要做什么，然后才展示相应的代码。