Naviguer l'engagement des étudiants avec des modèles de langage dans l'éducation à la programmation

Les grands modèles de langage (LLMs) prennent de l'ampleur dans l'éducation, surtout dans les cours de Programmation. Ces modèles peuvent créer et expliquer du code, ce qui excite beaucoup d'éducateurs et d'étudiants. Cependant, il est essentiel de voir comment les étudiants perçoivent et utilisent ces modèles. Cet article va explorer comment les perceptions sociales influencent la façon dont les étudiants interagissent avec les LLMs dans les cours de programmation et comment cela influence leur confiance et leurs résultats d'apprentissage.

#L'attrait des LLMs dans l'éducation à la programmation

Beaucoup pensent que les LLMs peuvent changer la façon d'enseigner la programmation. Leur capacité à aider à résoudre des problèmes de codage entraîne des appels à mettre à jour la conception des programmes. Les partisans soutiennent que les fonctions et la disponibilité des LLMs devraient guider les réformes éducatives. Cependant, cela néglige souvent les dynamiques sociales en jeu.

Bien que les LLMs aient des capacités notables, leur intégration réussie dans l'éducation ne repose pas uniquement sur leurs compétences. Des facteurs comme les objectifs individuels des éducateurs et des étudiants, leurs préférences personnelles, et l'environnement éducatif global influencent profondément comment ces outils sont adoptés.

#Comprendre les perceptions sociales

Dans le cadre des cours de programmation, les sentiments des étudiants concernant leurs futures carrières et l'utilisation des LLMs par leurs camarades façonnent significativement leur utilisation. Quand les étudiants pensent qu'un recours excessif aux LLMs pourrait nuire à leurs perspectives d'emploi, ils préfèrent souvent apprendre les compétences de codage de manière autonome plutôt que d'utiliser des outils d'IA. Cette notion met en lumière la complexité de la façon dont les étudiants perçoivent les LLMs et leur impact potentiel sur leur parcours d'apprentissage.

De plus, les étudiants ont souvent l'impression que leurs camarades utilisent les LLMs plus qu'ils ne le font réellement. Cette mauvaise perception peut créer un sentiment de pression sociale pour se conformer et s'engager avec ces outils, même parmi ceux qui ont des réserves sur leur utilisation.

#Questions de recherche

Pour explorer ces dynamiques plus en profondeur, nous nous sommes concentrés sur deux questions principales :

1. Comment les perceptions sociales des étudiants influencent-elles leur utilisation des LLMs dans les cours de programmation ?
2. Comment l'utilisation des LLMs est-elle liée à la confiance des étudiants dans leurs compétences en codage et à leurs performances aux examens ?

#Méthodes de recherche

Pour répondre à ces questions, nous avons mené une étude dans un cours de programmation qui nous a permis de recueillir divers types de données. Nous avons commencé par une enquête anonyme pour comprendre les vues générales des étudiants sur les LLMs, suivie d'interviews pour des insights plus détaillés. Enfin, nous avons analysé les performances des étudiants aux examens pour voir comment leur utilisation des LLMs corrélait avec leurs notes.

#Présentation du cours

L'étude s'est déroulée lors d'un cours de programmation en Python dans une université. Ce cours comprenait des étudiants de diverses filières, pas seulement ceux en informatique. Les étudiants ayant besoin de compléter un cours d'introduction à la programmation étaient les principaux participants. Tout au long du semestre, les étudiants avaient accès à plusieurs LLMs fournis par l'université.

#Enquête et interviews

Nous avons distribué une enquête anonyme aux étudiants pour recueillir leurs attitudes et perceptions sur les LLMs. Les questions examinaient leur familiarité avec ces outils, les raisons de leur utilisation, et les préoccupations qu'ils avaient. Après avoir analysé les données de l'enquête, nous avons réalisé des interviews avec un groupe sélectionné d'étudiants pour obtenir des insights plus profonds sur leurs expériences.

#Résultats clés

#Le rôle des perceptions de carrière

Un thème majeur qui a émergé des données était comment les attentes des étudiants pour leurs futures carrières influençaient leur approche de l'utilisation des LLMs. Ceux qui visaient des carrières en programmation croyaient souvent qu'il serait essentiel de savoir utiliser les LLMs efficacement. Ils pensaient que ces outils seraient répandus dans les futurs emplois, les poussant à s'exercer à les utiliser dans leurs cours.

D'un autre côté, les étudiants qui ne voyaient pas la programmation comme centrale dans leurs futures carrières avaient tendance à minimiser leur engagement avec les concepts de codage. Ils utilisaient souvent les LLMs pour avancer dans le cours sans plonger profondément dans le matériel. Cette utilisation sélective des LLMs souligne la tension que beaucoup d'étudiants ressentent entre vouloir se préparer pour leur carrière et avoir besoin d'apprendre des compétences en programmation.

#Perceptions de l'utilisation par les pairs

Les étudiants ont souvent surestimé combien leurs camarades utilisaient les LLMs. Cette perception a probablement créé une pression pour se conformer à ce qu'ils croyaient être une pratique courante parmi leurs pairs. Beaucoup d'étudiants se sentaient plus à l'aise d'adopter les LLMs après avoir vu d'autres les utiliser, même s'ils avaient des préoccupations initiales quant à leur dépendance à ces outils.

Fait intéressant, les étudiants ayant plus d'expérience dans des cours de programmation avant cette étude exprimaient des inquiétudes sur le fait qu'une utilisation généralisée des LLMs pourrait affaiblir la compréhension des principes fondamentaux de programmation chez leurs camarades. Ils croyaient que les nouveaux venus pourraient ne pas saisir les concepts essentiels s'ils dépendaient trop des LLMs pour des solutions.

#Auto-efficacité et résultats d'apprentissage

L'auto-efficacité fait référence à la croyance des étudiants en leurs capacités à apprendre et réussir dans des tâches spécifiques. Nos résultats ont indiqué une corrélation négative entre l'utilisation des LLMs et l'auto-efficacité des étudiants. En d'autres termes, les étudiants qui signalaient utiliser fréquemment les LLMs se sentaient souvent moins confiants quant à leurs compétences que ceux qui ne le faisaient pas.

De plus, une utilisation précoce des LLMs dans le cours était corrélée à des scores d'examen inférieurs. Cela suggère que compter sur des outils d'IA pour les devoirs pourrait mener à de moins bonnes performances aux tests, car les étudiants pourraient ne pas s'engager suffisamment avec le matériel.

#Impact de la dépendance excessive

Nous avons constaté que les étudiants qui ressentaient qu'ils devenaient trop dépendants des LLMs signalaient une diminution de leur confiance en eux. Beaucoup d'étudiants reconnaissaient que l'utilisation des LLMs pour générer des solutions complètes réduisait leur compréhension des concepts de codage. Cette réalisation amenait souvent à un changement dans leur approche, certains décidant d'étudier plus indépendamment plutôt que de compter uniquement sur les LLMs.

#Implications pour les éducateurs

Ces résultats offrent des insights précieux aux éducateurs qui envisagent d'intégrer les LLMs dans les cours de programmation. Comprendre que les perceptions et les dynamiques sociales des étudiants jouent un rôle crucial dans l'adoption des LLMs peut aider les enseignants à créer des environnements de soutien qui favorisent un engagement sain avec ces outils.

Les éducateurs devraient encourager une pensée critique sur l'utilisation des LLMs, soulignant la nécessité d'équilibrer leur usage avec une solide connaissance fondamentale en programmation. En favorisant des discussions sur les inconvénients potentiels d'une dépendance excessive à la technologie, les enseignants peuvent guider les étudiants vers une utilisation efficace de ces outils sans compromettre leur expérience d'apprentissage.

#Conclusion

L'intégration des LLMs dans l'éducation à la programmation est une question complexe marquée par diverses perceptions sociales et expériences individuelles. Les croyances des étudiants concernant leurs futures carrières et leur vision de l'utilisation par leurs pairs influencent significativement leur engagement avec ces outils d'IA. Cette étude souligne l'importance de considérer les dynamiques sociales lorsqu'on parle de technologie éducative.

Alors que les LLMs continuent d'évoluer, des recherches continues sont nécessaires pour mieux comprendre leur impact sur les processus et résultats d'apprentissage des étudiants. En abordant l'interaction entre la technologie et les perceptions sociales, les éducateurs peuvent développer des stratégies plus efficaces pour incorporer les LLMs dans les programmes de programmation.

#Directions de recherche future

D'autres études devraient explorer comment les influences culturelles peuvent également façonner l'engagement des étudiants avec les LLMs. Des facteurs comme les biais dans les systèmes d'IA et les préoccupations environnementales pourraient affecter la volonté des étudiants d'utiliser ces outils. De plus, des populations d'étudiants plus diverses et des environnements éducatifs variés devraient être examinés pour améliorer la généralisabilité des résultats.

Des études longitudinales suivant les étudiants au fil du temps pourraient fournir des insights sur la façon dont les premières expériences avec les LLMs impactent leurs trajectoires d'apprentissage et leur développement professionnel. Comprendre ces dynamiques sera crucial alors que les institutions éducatives s'adaptent au paysage technologique en constante évolution en classe.