Российские ученые создали сервис для обучения людей программированию, подсказывать ошибки и направлять в развитии навыков.
Группа специалистов МГТУ имени Н.Э. Баумана и Московского физико-технического института разработала виртуальный учитель по информатике — инновационный сервис, предназначенный для практического освоения программирования с использованием ИИ. На данный момент этот инструмент проходит внутреннюю проверку в университете и позднее планируется его внедрение в других высших учебных заведениях.
При решении задач по программированию пользователь предоставляет сервису свой исходный код для анализа нейросетью. ИИ преобразует код в вектор в многомерном пространстве, что позволяет платформе определить, какие алгоритмы были использованы для конкретной задачи и на каком уровне они реализованы, сообщили разработчики.
Собирая данные о множестве решений, количестве попыток и других факторах, программа формирует карту знаний пользователя, выявляя его слабые места. Затем алгоритм предлагает задачи, соответствующие уровню сложности, либо по изучению новых тем, либо по закреплению предыдущих. Таким образом формируется персонализированный образовательный путь, пояснили авторы проекта.
На веб-платформе представлено более 7 тыс. задач по более чем 30 разнообразным темам. Это позволяет пользователям выбирать задания, соответствующие их интересам. В свою очередь рекомендательный алгоритм способен построить последовательный образ обучения для каждого студента. Авторы также отметили наличие тренировок по спортивному программированию.
В настоящее время сервис поддерживает решения только на языке C++. Многие пользователи выбирают его в качестве первого языка из-за возможности использования различных парадигм программирования. Тем не менее, в будущем планируется расширение поддержки на другие языки, такие как Python, Java, C# и другие.
Разработчики отмечают, что платформа доступна как с компьютера, так и с мобильного телефона. В мобильной версии сайта пользователи могут просматривать задачи, оценивать их уровень сложности, получать рекомендации и добавлять задачи в избранное для будущего использования. В будущем также планируется добавление игровых элементов, которые облегчат понимание того, как писать программы.
По мнению экспертов, тренд использования больших лингвистических моделей (LLM) в обучении является очевидным и обоснованным, так как они эффективны при решении разнообразных задач. Рост новых разработок в этой области обусловлен этим фактором. Однако при использовании моделей типа ChatGPT для конкретных задач необходимо аккуратно оценивать риски и преодолевать технические трудности перед запуском. Без дополнительного обучения на специализированных данных такие модели могут предоставлять недостаточно конкретные советы. На начальных этапах обучения такой софт может быть полезен, но для изучения программирования необходимо понимание базовых принципов, которые сложнозаменяемы. В спортивном программировании интеллектуальный помощник, способный анализировать код и объяснять ошибки, тоже может быть полезен.
Фото: Jefferson Santos / Unsplash.com
