Студентка CS: университет сам не знает, что делать с AI, и это разрушает мою учёбу

Я слышу это всё чаще и от студентов, и от преподавателей. Кажется, все в образовании разочарованы и пока не могут понять, как продуктивно использовать ИИ в обучении.

Честно говоря, я тоже думаю о том, как использовать ИИ на работе для обучения. (Моя рабочая среда на 100% за ИИ.) Все видят и признают, что программирование с ИИ делает нас ленивее и что оно производит слишком много кода, чтобы проводить старомодные построчные обзоры. Некоторые используют команды агентов, чтобы выдать миллионы строк кода, где нет никакой надежды на обзор. Мы пока не знаем, как поддерживать высокое качество и низкую сложность при агентном программировании, мы просто заставляем их писать кучу тестов и надеемся, что когда что-то сломается, это будет легко исправить. Агенты должны стать лучше в широкой архитектуре в будущем, но они определённо ещё не там.

> Объём работы также утроился

Это, должно быть, одна из больших ироний использования ИИ. Я слышал это и от других студентов. Проблема в том, что старомодные задания, где уровень сложности был создан вручную, слишком лёгкие для LLM, поэтому преподавателям нужно поднимать уровень сложности, чтобы студент действительно потратил некоторое время на задание. Но LLM с каждым месяцем становятся лучше, а сложность настолько высока, что ни один студент не может выполнить задание вручную, и теперь небольшие ошибки в дизайне заданий могут привести к большим ошибкам в усилиях и требуемом времени.

Ответы на данный момент предполагают, что это жалоба на то, что их традиционный курс CS больше не так полезен для получения работы.

Это не об этом. На самом деле это от человека, который искренне хочет учиться ради самого обучения, и он говорит о том, как ИИ создаёт хаос в её учёбе.

Я не завидую преподавателям сейчас.

ИИ явно означает, что нужно менять то, как вы преподаёте и оцениваете студентов. Но мы всего лишь несколько лет в этом, и всё ещё крайне неясно, как выглядит эффективное преподавание с этими инструментами.

Хуже всего то, что цикл оценки измеряется годами! Если вы начнёте пробовать какой-то новый образовательный механизм сегодня, вы не получите надёжного представления о том, насколько хорошо он работает, пока ваш текущий набор студентов не выпустится через 3-6 лет.

Студенты фактически все становятся подопытными кроликами для непроверенных новых способов обучения и преподавания.

Привет.

Во-первых, поздравляю с тем, что тратишь время на сайд-проекты в OpenProcessing. Продолжай работать над проектами, которые поддерживают твою мотивацию и помогают учиться.

Мы все через это проходили, терялись в своих учебных путях. Ещё до ИИ были времена, когда мы были перегружены своим путём в CS. Ты справишься, не волнуйся об этом.

Степень по CS никогда не была концом учебного пути. Она всегда была тем, _что ты в неё вкладываешь_. Ты научишься тому, что практикуешь, а универ просто оказывается хорошим местом для практики. Будь то оптимизация ИИ-обвязок, понимание того, как работают кэши CPU, обработка пикселей на GPU или принципы распределённых вычислений... всё это сделает тебя лучшим мыслителем и хорошим специалистом в своём деле однажды.

Оставайся любопытным.

Раньше у меня было много тревоги по поводу того, что ИИ уничтожит все рабочие места, специфичные для программного обеспечения: разработку, тестирование, управление проектами и т.д. Я на самом деле думаю, что это всё ещё вероятно в будущем. Выбери отрасль и попытайся стать в ней экспертом. Кто-то всё ещё должен будет писать промпты и придумывать новые функции. Есть ещё вещи, до которых нельзя добраться промптами, но они на стороне отношений, а не технической стороны. Я не уверен, что сказал бы кому-то, кто сейчас получает степень по CS, математике, физике или хочет её получить. Скорее всего, я бы сказал: если хочешь стабильный доход, стань хорош в продажах.

Хотя ИИ пишет гораздо, гораздо больше моего кода в эти дни, мне всё ещё нужно уметь разумно говорить о том, что я строю, почему я выбрал данный дизайн и о компромиссах между альтернативами. При исправлении вещей всё ещё важно понимать, что сломалось и почему. Я не думаю, что это когда-либо изменится в любой организации, которая работает в среде с высокими требованиями к соответствию или заботится о поставке высококачественных продуктов.

Я не думаю, что программирование, ставшее «проще», сделало понимание программ проще или менее важным. Даже если всё вышеперечисленное исчезнет, я думаю, что информатика научила меня многому о том, как думать о проблемах.

> Дизайн курсовых заданий полетел в унитаз. Я имею в виду, он никогда не был идеальным с самого начала.

В моём универе нас заставляли делать задания на ассемблере в первый же день, до того как что-либо реально преподавали. В лабораторном руководстве было написано: «ваши программы первого года обучения хорошо вам послужат». Лол. Видимо, раньше это был курс второго года, и они просто перенесли его в первый семестр первого года без изменений, без видимой причины.

У меня был похожий опыт в других университетах и на других курсах. Это было в Нидерландах, так что, может быть, в других странах по-другому, но мой опыт таков, что это в основном работает как фильтр для людей, которые уже знают материал, а не как реальное обучение чему-либо.

Более половины людей проваливают первый год (и им запрещено повторять его в течение 5 лет), что считается нормальным и приемлемым. Так что это скорее механизм отбора, чем что-либо ещё.

Поэтому я сказал другу, который сейчас выбирает университет: «просто не ожидай, что они на самом деле чему-то тебя научат», что довольно печально говорить для учебного заведения.

Несмотря на массовый отстой вокруг, мне очень нравится идея университета, и мне нравились многие аспекты моего времени там, особенно проекты. (И я смотрел некоторые лекции из других университетов на YouTube, где я испытал настоящее обучение и — боже упаси — настоящую радость!)