编程发展历程与现状
最初编程时，一个过程是从思路设计到代码编写，再到问题解决，基本是独立完成。思路靠自己苦思冥想构建框架，代码逐字编写，遇到难题则百度搜索案例与方案，然后通过调试排查错误。
如今，AI技术的发展，项目伊始先自行梳理编程思路，确定核心架构与流程。在编程实现环节借助 AI，向 AI 描述需求就能得到代码示例，整合进项目可大幅缩短时间。遇到问题先求助 AI，能够快速得出解决思路方案，若 AI 无解，再用百度搜索，最后才依靠调试工具检查代码逻辑。
而在编码阶段，目前AI工具能够根据注释生成代码以及代码智能补全等，简化了编码过程。
一、AI 技术给编程带来的影响
我觉得AI编程方面主要有两个便利之处，一个是效率提升，不论是前期需求分析、框架与思路搭建、编码实现、调试测试、部署运营都能借助AI提升效率。另一个是思路拓展，AI 不受个人经验局限，能够扩展更多解决方案，给人的感觉是一个上帝视角，分析会更全面。
自然在其他方面也会有所不足， 主要是代码理解与掌控不足，可能是由于AI生成式原因，在复杂问题的代码上存在错误，或者问题理解上有不到位的地方，特别是小细节上，但大体上的一个思路还是可以的。
二、AI 技术在教育与自我提升方面的影响
AI技术给我的感觉还是作为一个辅助工具的好，因此对教育的意义和作用更在于辅助学习，比如听课跟课程上遇到陌生的词AI能够快速解释、难题上给出突破点、纠错加深理解等，但前提是需要先自己有一个理解，在自己的理解上再去借助AI工具完善。
在自我提升方面、主要是知识体系快速扩展，AI会根据问题给出好几种解决方案，有一些可能是自己从没接触过的，理解了就是自己的提升。
自然也有副作用， 实践动手能力削弱：编程教育若过度依赖 AI 生成代码，学生亲手编写机会减少。编程实践性强，长期依赖会致学生面对实际项目无从下手，基本环节易出错。 创新思维受抑：AI 解决方案易使学生形成思维定式，习惯按其思路模板解题，缺乏探索创新动力，不利于培养创新型编程人才。 知识体系碎片化：AI 信息碎片化，过度依赖学习易缺系统性连贯性。学习不同编程技术时，若不主动整合，难以构建完整知识体系，影响复杂项目处理能力。 自我驱动力丧失：长期依赖 AI 解决问题，遇困先求助而非自主思考探索，削弱自我驱动力与独立思考能力，陷入技术舒适区难进步。
三、对 AI 技术在教育领域应用的看法
AI 技术在教育领域意义深远。积极方面，个性化学习路径规划提升教育质量效率，编程教育中让学生更快接触实际项目技术理念，与行业接轨。如在线编程平台用 AI 提供模拟环境积累经验，增强就业竞争力。
但也有挑战，教育本质是多方面能力培养，引入 AI 若处理不当，会使学生失去实践、思考与探索机会。应将 AI 作辅助工具，如编程教育中辅助教学，实践创新时鼓励学生独立思考，以平衡模式培养兼具技能与创新实践能力的人才，实现教育可持续发展。
四、AI 刷题功能对学习认知的改变及利弊
（一）改变学习认知
以前刷题多机械盲目，按要求大量做题巩固知识，重答案正确性，对知识深入理解与系统掌握不足。AI 刷题功能出现后，更注重个性化精准提升。依答题情况分析知识掌握程度，针对性推送题目。如数据结构链表知识薄弱时，会推送多角度多层次练习题并讲解，使刷题从关注答案转为构建知识网络与拓展思维。
（二）优点
- 精准提升学习：能精准定位知识短板，分析答题数据确定薄弱知识点，推送对应练习题与资源，集中精力提升，提高学习效率效果。如数学函数部分学习，可定位复合运算与反函数求解问题并助力弥补。
- 拓展思维方式：刷题时展示多种解题思路，打破思维定式。物理力学题目解题时，除常规解法，还介绍能量守恒、动量守恒等思路，加深概念理解，提升应变与创新能力。
（三）副作用
- 思维易固化：过度依赖 AI 刷题思路，易形成思维定式，失去独立创新解题能力。竞赛或独特考试中，因平时依赖而难以应对新问题取得好成绩。
- 数据依赖风险：AI 刷题有效性依赖数据准确性。数据有误或偏差会影响学习方向效果，长期依赖会削弱自主探索判断能力，易接受 AI 答案解释，不思考本质与其他可能，形成错误认知影响知识学习应用。
