AI 认知 ｜ 豆包MarsCode AI 刷题

一、AI 技术在程序设计教育中的应用看法

（一）优势

1. 个性化学习体验

   • AI 能够根据每个学生的学习进度、知识掌握程度和答题表现来定制个性化的学习路径。例如，通过分析学生在程序设计练习题中的错误类型和频率，AI 可以为其推荐针对性的学习资料和练习题，帮助学生弥补知识漏洞。这种个性化的学习方式能够极大地提高学习效率，因为学生不再需要花费大量时间在已经掌握的内容或者远远超出他们能力范围的内容上。

2. 即时反馈与指导

   • 在程序设计学习中，及时获得对代码的反馈至关重要。AI 可以对学生编写的代码进行即时分析，指出语法错误、逻辑漏洞和潜在的优化空间。与传统的教师批改作业相比，AI 的反馈几乎是即时的，学生可以在编写代码的过程中迅速纠正错误，从而加深对程序设计概念的理解。

3. 丰富的学习资源整合

   • AI 系统可以整合海量的程序设计学习资源，包括在线教程、开源代码库、案例分析等。它能够根据学生的学习需求，智能地推荐相关的学习资源，使学生能够接触到更广泛和更深入的知识。例如，当学生在学习某种特定的算法时，AI 可以推荐相关的开源项目，让学生看到该算法在实际中的应用。

（二）挑战

1. 缺乏人性化交互

   • 尽管 AI 能够提供准确的知识解答和反馈，但它缺乏人类教师所具有的情感交流和人性化引导。在程序设计学习过程中，学生可能会遇到挫折和心理压力，而 AI 无法像人类教师那样给予情感上的支持和鼓励。

2. 过度依赖问题

   • 学生可能会过度依赖 AI 的帮助，而失去独立思考和解决问题的能力。例如，如果学生总是依赖 AI 来纠正代码错误，他们可能不会深入思考错误产生的根源，从而影响他们对程序设计原理的深入理解。

3. 数据质量和算法偏见

   • AI 系统的性能在很大程度上依赖于所使用的数据质量。如果训练数据存在偏差，可能会导致 AI 推荐的学习内容或给出的反馈不准确。例如，如果数据集中某些程序设计概念的示例较少，AI 可能无法很好地对相关内容进行教学或评估。

二、AI 刷程序设计题功能对学习认知的改变

（一）从被动学习到主动探索

1. 打破传统学习模式

   • 在传统的程序设计学习中，学生通常按照固定的课程大纲和教材顺序进行学习，练习题目也往往是统一安排的。而 AI 刷程序设计题功能使学习过程变得更加自主。学生可以根据自己的兴趣和需求选择题目类型，例如，如果对人工智能算法感兴趣，可以让 AI 推荐相关的编程题目。这种自主选择的方式激发了学生主动探索知识的欲望，不再是被动地接受老师或教材安排的内容。

2. 自我驱动的学习循环

   • 通过 AI 的个性化推荐和即时反馈，学生能够迅速了解自己的知识短板，并立即投入到相关知识的学习和练习中。例如，当 AI 指出学生在数据结构方面的薄弱点后，学生可以通过做一系列相关题目，不断地检验和提升自己在这方面的能力，形成一个自我驱动的学习循环。这种学习方式让学生更加清楚自己的学习目标和进度，从而更加积极地参与到学习过程中。

（二）深化对知识的理解和应用

1. 多维度知识巩固

   • AI 刷题功能通常会从多个角度对同一程序设计知识点进行考查。例如，在学习函数调用时，AI 可能会提供不同场景下的题目，包括函数嵌套、递归函数等。通过解决这些多样化的题目，学生能够更全面、更深入地理解函数调用这一概念，并且能够将其灵活应用到实际的编程项目中。

2. 知识关联与整合

   • 随着刷题数量的增加，学生能够发现不同程序设计知识点之间的关联。AI 可以通过题目推荐来引导学生进行这种知识的关联和整合。例如，在学生掌握了基本的循环结构和数组操作后，AI 可能会推荐涉及到数组遍历和数据处理的题目，让学生意识到这两个知识点是如何相互配合来解决实际问题的。这种知识的关联和整合有助于学生构建更加完整的程序设计知识体系。