ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПРОЦЕСІ НАВЧАННЯ ПРОГРАМУВАННЯ В УМОВАХ ЗМІШАНОГО НАВЧАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2414-0325.2024.175Ключові слова:
штучний інтелект, змішане навчання, нейронні мережі, автоматизація навчання, програмування, навчальні платформи, перевірка коду, онлайн-інструментиАнотація
Змішане навчання, яке поєднує традиційні методи навчання з онлайн-інструментами, потребує ефективних технологічних рішень, зокрема для забезпечення безперервного зворотного зв’язку між вчителем та учнем. У статті проаналізовано сучасний стан проблеми організації змішаного навчання, досліджено питання використання сучасних інформаційних технологій, зокрема штучного інтелекту та нейронних мереж в процесі навчання програмування. Також авторами здійснено детальний опис авторської розробки освітньої платформи VirtualLaboratories, VirtualLaboratories — це концепція освітньої платформи для навчання програмування, яка спрямована на використання штучного інтелекту, а саме нейронних мереж, для автоматизації окремих процесів написання коду, оцінювання та перевірки готових програмних рішень.
Платформа підтримує використання кількох мов програмування, таких як C#, SQL, Python, і інтегрує провідні нейронні мережі для аналізу, оптимізації та покращення якості коду. Це включає використання таких моделей, як GPT-4 Code, CodeBERT, CodeT5, що забезпечують не лише автоматичний аналіз коду, але й надають рекомендації щодо покращення та оптимізації рішень. Завдяки цим можливостям платформа дозволяє вчителям зосередитися на індивідуальній роботі з учнями, відстежуючи їхній прогрес, а учням — вирішувати завдання в зручний для них час, отримуючи об’єктивний і високоточний аналіз своїх рішень.
У статті також наведено приклади інтеграції нейронних мереж для автоматизації процесів перевірки програмного коду, що значно скорочує час перевірки робіт та мінімізує помилки. Описано основні функціональні можливості платформи, що дозволяють створювати різнорівневі програмні завдання, надавати зворотній зв’язок у реальному часі та використовувати аналізатор помилок для вдосконалення програмних рішень. Також окреслено перспективи подальшого дослідження у напрямку впровадження нових алгоритмів штучного інтелекту та розширення можливостей платформи для роботи з більш складними завданнями й мовами програмування.
Завантаження
Посилання
Kukharenko, V. (2018). Barriers to implementing distance learning. Distance Education: Realities and Prospects: Conference Proceedings, 35-38. (in Ukrainian)
Maiboroda, L. (2017). Blended learning as a tool for implementing distance education, Kyiv, 63-66. https://core.ac.uk/download/pdf/132488084.pdf (in Ukrainian)
Morze, N., Rakov, S., Ramskyi, Yu. & Semerikov, S. (2018). Analysis of blended learning tools in the training of future informatics teachers. Scientific Journal, Issue 173. (in Ukrainian)
Osadcha, K., Osadchyi, V., Spirin, O. & Krukhlyk, V. (2022). The state of blended learning organization in higher education institutions in Ukraine during the COVID-19 pandemic. Pedagogy of Forming a Creative Personality in Higher and Secondary Schools: Collection of Scientific Papers, Issue 81, 235-241. (in Ukrainian)
Strutynska, O. V., Torbin, H. M., Umryk, M. A., & Vernydub, R. M. (2020). Digitalization of the educational process for preparing future teachers. CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2879, 179-199. September 27, 2024. http://ceur-ws.org/Vol-2879/paper07.pdf (in Ukrainian)
Trius, Yu., & Herasymenko, I. (2018). Blended learning and dual education as prospective approaches for training future IT specialists: PhD Thesis. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". (in Ukrainian)
Hrytsenchuk, O., Hurevych, R., Zhaldak, M., Zakharova, I., Kapustina, T., & Mardarenko, O. (2019). Use of an electronic learning course as an augmented reality tool in training future physics teachers. Scientific Notes, Issue 177 (II), 114. (in Ukrainian)
Strutynska, O. (2014). Specifics of competence formation in the field of distance learning of informatics disciplines for future informatics teachers. Scientific Journal of NPU named after M. P. Drahomanov, Series 2: Computer-Oriented Learning Systems, Issue 14, 108-113. (in Ukrainian)
Bykov, V. & Burov, O. (2020). Digital learning environment: New technologies and requirements for students. Modern Information Technologies and Innovative Teaching Methodologies in Professional Training: Methodology, Theory, Experience, Problems, 11-22. (in Ukrainian)
Ramskyi, Yu., Tverdokhlib, I., Yashchyk, O. & Ramskyi, A. (2021). Use of open online courses in blended learning for future IT specialists. (in Ukrainian)
Bykov, V., & Lapinskyi, V. (2012). Methodological and pedagogical foundations of creating and using electronic learning tools. Computer in School and Family, No. 2, 3-6. (in Ukrainian)
Ng, A. (2020). Machine learning and its application in education. Journal of Machine Learning in Education, Vol. 4, No. 2, 45-56. September 28, 2024.
GitHub Copilot. (2023). AI-Powered Code Writing Assistant. GitHub. September 28, 2024. https://github.com/features/copilot
Troelsen, A., & Japikse, P. (2019). C# 7 and .NET and .NET Core Platforms (8th ed.). Kyiv: Littera Publishing. (in Ukrainian)
Freeman, A. (2021). Pro ASP.NET Core 5: Develop Cloud-Ready Web Applications Using MVC, Blazor, and Razor Pages. Apress.
Lobel, J. (2020). Programming Entity Framework Core: Building Data-Centric Apps with the Latest Features of EF Core. O'Reilly Media.
Morze, N., Boiko, M., Strutynska, O. & Smyrnova-Trybulska, E. (2024). What should be the digital competence of teachers in the field of artificial intelligence?. Electronic Scientific Professional Journal “Open Educational E-Environment of Modern University”, (16), 76–91. https://doi.org/10.28925/2414-0325.2024.166
Ramskyi, Yu. (2013). Methodological system for the formation of information culture of future mathematics teachers. September 29, 2024. https://enpuir.npu.edu.ua/handle/123456789/36637
Spirin, O. (2001). Differentiated approach to studying the basics of artificial intelligence in the informatics course of the faculty of physics and mathematics in a pedagogical higher education institution. PhD Thesis. National Pedagogical Dragomanov University. September 29, 2024. https://lib.iitta.gov.ua/729275/5/Dis_Spirin.pdf (in Ukrainian)
Coursera Inc. (2022). The Impact of Online Learning Platforms on Educational Processes. October 06, 2024. https://www.coursera.org/about/impact
HackerRank (2023). HackerRank for Developers and Hiring: Solving Programming Challenges. October 06, 2024. https://www.hackerrank.com
LeetCode Inc. (2023). LeetCode: Programming Challenges for Interview Preparation. October 06, 2024. https://leetcode.com
Replit Inc. (2023). Replit: Collaborative Coding Platform for Developers. October 06, 2024. https://replit.com
HolonIQ (2022). Global Education Market Report. October 06, 2024. https://www.holoniq.com/insights/global-education-market
GitHub (2023). GitHub Education Annual Report. October 06, 2024. https://education.github.com/annual-report-2023
GitHub (2023). GitHub Copilot User Study. October 06, 2024. https://copilot.github.com/user-study-2023
GitHub (2023). GitHub Developer Survey. October 06, 2024. https://github.blog/developer-survey-2023
Graham, C. (2006). Blended learning systems: Definition, current trends, and future directions. In The Handbook of Blended Learning: Global Perspectives, Local Designs, 3-21.
Boelens, R., De Wever, B. & Voet, M. (2017). Four key challenges to the design of blended learning: A systematic literature review. Educational Research Review, Vol. 22, 1-18.
Hrastinski, S. (2019). What do we mean by blended learning? TechTrends, Vol. 63, No. 5, 564-569.
Dziuban, C., Graham, C. R., Moskal, P. D., Norberg, A. & Sicilia, N. (2018). Blended learning: The new normal and emerging technologies. International Journal of Educational Technology in Higher Education, Vol. 15, No. 1, Article 3.
Bernard, R., Borokhovski, E., Schmid, R., Tamim, R., & Abrami, P. (2014). A meta-analysis of blended learning and technology use in higher education: From the general to the applied. Journal of Computing in Higher Education, Vol. 26, No. 1, 87-122.
Means, B., Toyama, Y., Murphy, R., Bakia, M. & Jones, K. (2010). Evaluation of evidence-based practices in online learning: A meta-analysis and review of online learning studies. U.S. Department of Education.
Osguthorpe, R. & Graham, C. (2003). Blended learning environments: Definitions and directions. The Quarterly Review of Distance Education, Vol. 4, No. 3, 227-233.
Garrison, D. & Kanuka, H. (2004). Blended learning: Uncovering its transformative potential in higher education. The Internet and Higher Education, Vol. 7, No. 2, 95-105.
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Коваль О. М.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
1.jpg)
