Автор: Денис Аветисян
Исследование показывает, как интеграция локально развернутой модели искусственного интеллекта, ориентированной на репозитории кода, значительно улучшает качество помощи в освоении программирования.
В статье рассматривается влияние репозиториев кода на эффективность обучения программированию с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта и методов расширенной генерации.
Быстрое развитие генеративных инструментов искусственного интеллекта ставит перед образованием в области разработки программного обеспечения задачу адаптации к новым реалиям. В работе ‘Learning to Code with Context: A Study-Based Approach’ представлен подход и результаты пользовательского исследования, проведенного в рамках университетского проекта по разработке компьютерных игр, демонстрирующие, что локально развернутая, осведомленная о репозитории большая языковая модель (LLM) значительно повышает качество и релевантность помощи студентам в процессе обучения. Анализ использования LLM, основанного на методе Retrieval-Augmented Generation (RAG), позволил выявить наиболее эффективные сценарии применения и типичные ошибки. Какие перспективы открываются для интеграции контекстно-зависимой AI-поддержки в учебные программы по разработке программного обеспечения и как обеспечить ее эффективное использование в реальных проектах?
Искусственный интеллект в программировании: от инструментов к трансформации обучения
Внедрение генеративных инструментов искусственного интеллекта в учебный процесс программирования стремительно меняет рабочие процессы студентов. Если раньше создание даже небольших программ требовало значительных усилий и времени на отладку, то теперь, благодаря ИИ, студенты способны значительно ускорить процесс разработки, автоматизируя рутинные задачи и генерируя фрагменты кода. Это приводит к тому, что акцент смещается с непосредственного написания кода на проектирование, анализ и проверку сгенерированных решений. Однако, подобное изменение требует адаптации методик обучения, поскольку необходимо научить студентов критически оценивать предложенный ИИ код, понимать его логику и выявлять потенциальные ошибки, а также эффективно использовать инструменты ИИ для решения сложных задач, а не полагаться на них как на «черный ящик». В результате, роль преподавателя трансформируется от непосредственного инструктора к наставнику, направляющему студентов в освоении новых технологий и развитии навыков критического мышления.
Несмотря на очевидный потенциал, бесконтрольное внедрение инструментов генеративного искусственного интеллекта в процесс обучения программированию сопряжено с рядом трудностей, касающихся качества создаваемого кода и глубины его понимания студентами. Исследования показывают, что полагаясь исключительно на автоматическую генерацию, учащиеся могут столкнуться с трудностями в освоении фундаментальных принципов разработки, а также в отладке и адаптации готовых решений. Особенно важно учитывать, что автоматизированный код не всегда оптимален или соответствует лучшим практикам, что может привести к формированию неверных навыков и затруднить дальнейшее профессиональное развитие. В связи с этим, требуется тщательная оценка эффективности использования таких инструментов, а также разработка методик, направленных на поддержание критического мышления и углубленного понимания материала.
Изучение опыта студентов и масштабов внедрения инструментов искусственного интеллекта имеет решающее значение для повышения эффективности обучения. Неконтролируемое использование этих инструментов сопряжено с рисками, такими как «галлюцинации» — генерация неверной или бессмысленной информации — и неправильное применение, приводящее к некачественному коду и поверхностному пониманию материала. Исследование направлено на выявление этих проблем и разработку стратегий, позволяющих максимально использовать потенциал искусственного интеллекта в образовательном процессе, одновременно минимизируя риски и обеспечивая глубокое освоение знаний и навыков студентами. Понимание того, как студенты взаимодействуют с этими инструментами, позволит адаптировать образовательные методики и обеспечить эффективное обучение в эпоху искусственного интеллекта.
Контекстное обоснование: LLM-ассистент, ориентированный на репозитории кода
Разработанный нами ассистент, ориентированный на репозитории кода, использует подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) для предоставления студентам более точных и релевантных предложений по коду. RAG предполагает извлечение информации из репозитория проекта на основе запроса пользователя, что позволяет языковой модели генерировать ответы, подкрепленные фактическими данными из кодовой базы. Это обеспечивает более надежные и контекстуально обоснованные предложения, в отличие от моделей, полагающихся исключительно на собственные знания, и направлено на повышение качества генерируемого кода и снижение количества ошибок.
Локальное развертывание разработанного ассистента обеспечивает конфиденциальность данных, поскольку обработка информации происходит на инфраструктуре пользователя, исключая передачу данных третьим лицам. Это также гарантирует воспроизводимость результатов, так как все компоненты и зависимости находятся под контролем пользователя и могут быть зафиксированы для последующего использования. Наконец, локальное развертывание предоставляет возможности для детальной настройки поведения ассистента, включая параметры модели, стратегии поиска и правила фильтрации, что позволяет адаптировать систему к конкретным потребностям и требованиям.
Ассистент использует механизм контекстного обоснования (Contextual Grounding), заключающийся в доступе к релевантному коду проекта и документации. Этот подход позволяет минимизировать неточности и улучшить понимание, снижая частоту появления “галлюцинаций” (Defect Rate) — генерации неверной или нерелевантной информации, наблюдаемую в базовых моделях. Поиск и использование контекста из конкретного проекта обеспечивает более точные и обоснованные предложения кода, основанные на фактическом коде и документации, а не на общих знаниях модели.
Оценка производительности на проекте «Battleship»
В рамках оценки производительности ассистента, его функциональность была протестирована на проекте “Battleship” с использованием нескольких больших языковых моделей (LLM). В ходе тестирования были задействованы модели DeepSeek-Coder-V2, Qwen3-235B и Mistral-Large-Instruct, представляющие различные архитектуры и размеры. Целью данного этапа было определение возможностей ассистента в контексте реальной задачи разработки программного обеспечения и сравнение эффективности различных LLM в данной среде. Результаты тестирования послужили основой для анализа влияния ассистента на качество кода и выявления потенциальных проблем, связанных с использованием LLM.
В ходе пользовательского исследования была получена обратная связь от студентов относительно удобства использования инструмента и его влияния на качество кода. Оценка включала субъективные отзывы о простоте интерфейса, скорости работы и общей продуктивности при решении задач по программированию. Студенты также оценивали точность и корректность генерируемого кода, а также его соответствие поставленным требованиям. Сбор данных осуществлялся посредством опросов и наблюдений за процессом использования инструмента в реальных учебных проектах, что позволило выявить как сильные стороны, так и области для улучшения.
Анализ результатов тестирования на проекте Battleship выявил каталог типичных ошибок, включающий галлюцинации и неправильное использование инструментов, которые ассистент помог смягчить. Отмечалось снижение частоты ошибок, связанных с галлюцинациями («Defect Rate (Hallucination)») во всех протестированных моделях, поддерживающих доступ к репозиторию. При этом модель DeepSeek-Coder-V2, являясь моделью среднего размера (23.6 миллиарда параметров), демонстрировала работоспособные результаты, подтверждая свою эффективность. Регулярно возникающая проблема — “Defect Rate (Missing resource entry)” — указывает на ограничение в конвейере извлечения и применения информации, а не на недостаток конкретной модели.
Влияние на будущее AI-поддерживаемого обучения
Успешная реализация данного подхода наглядно демонстрирует значимость интеграции инструментов искусственного интеллекта, разработанных с учетом специфики образовательной среды. В отличие от универсальных решений, адаптированные инструменты позволяют более эффективно решать конкретные задачи обучения, учитывая особенности учебного материала и потребности учащихся. Подобный подход не только повышает качество образовательного процесса, но и способствует более глубокому пониманию материала, поскольку ИИ способен предоставлять персонализированную поддержку и обратную связь, основанную на контексте обучения. Результаты показывают, что когда ИИ тесно связан с конкретной учебной ситуацией, его возможности по усилению обучения значительно возрастают, открывая новые перспективы для разработки инновационных образовательных технологий.
Приоритет контекстуальной привязки и локального развертывания искусственного интеллекта позволяет существенно снизить риски, связанные с генерируемым контентом, и одновременно повысить его эффективность в образовательном процессе. Такой подход предполагает, что AI-инструменты адаптируются к конкретным учебным задачам и развертываются непосредственно в образовательной среде, а не полагаются на внешние, универсальные модели. Это обеспечивает более точные и релевантные ответы, минимизируя вероятность предоставления неточной или неуместной информации. Более того, локальное развертывание способствует повышению безопасности данных и обеспечивает контроль над контентом, что особенно важно при работе с молодыми учащимися. В результате, образовательные учреждения получают возможность использовать потенциал искусственного интеллекта, сохраняя при этом качество и надежность обучения.
Дальнейшие исследования направлены на расширение Каталога Дефектов, систематизированного перечня типичных ошибок, возникающих в процессе обучения с использованием искусственного интеллекта. Особое внимание уделяется разработке проактивных стратегий, позволяющих предвосхищать и устранять эти ошибки, что в конечном итоге улучшит качество обучения для студентов. В частности, ведется работа над снижением частоты возникновения дефекта, связанного с отсутствием записи о необходимом ресурсе — “Дефектная частота (Отсутствующая запись о ресурсе)”. Улучшение процесса извлечения информации и её преобразования в конкретные действия позволит более эффективно использовать образовательные ресурсы и повысить результативность обучения.
Исследование демонстрирует, что интеграция локально развернутой языковой модели, осведомленной о репозитории, существенно повышает качество помощи в обучении разработке программного обеспечения. Это достигается за счет улучшения понимания кода и повышения релевантности предложений для конкретных проектов. В контексте этого стремления к ясности и эффективности, уместно вспомнить слова Андрея Николаевича Колмогорова: «Математика — это искусство невозможного». Подобно тому, как математик ищет элегантные решения в сложных задачах, данная работа направлена на упрощение процесса обучения программированию путем извлечения максимальной пользы из имеющихся данных и алгоритмов. Стремление к плотности смысла, характерное для математического мышления, находит отражение в оптимизации LLM для конкретных задач обучения.
Что дальше?
Представленная работа, хотя и демонстрирует ощутимую пользу от интеграции локально развернутых языковых моделей, освещает лишь крайнюю точку айсберга. Иллюзия “решенной” задачи помощи в обучении программированию таит в себе опасность упрощения. Суть не в увеличении количества предлагаемых решений, а в оттачивании способности различать истинную потребность от случайного запроса. Необходимо сместить акцент с генерации кода на развитие навыков критического осмысления предложенных вариантов.
Очевидным ограничением остается зависимость от качества репозитория, используемого для обучения модели. Неструктурированный, плохо документированный код неизбежно порождает неадекватные подсказки. Поэтому дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку методов автоматической оценки и “очистки” репозиториев, приведение их к состоянию, пригодному для обучения. Добавление — легко. Удаление лишнего — вот где кроется истинная сложность.
И, наконец, необходимо признать, что сама концепция “помощи” нуждается в пересмотре. Не стоит стремиться создать модель, которая “решает” задачи за обучающегося. Гораздо ценнее — инструмент, который стимулирует самостоятельное мышление, помогает находить ошибки и учиться на них. Цель не в автоматизации обучения, а в углублении понимания.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05242.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-12-09 03:16