L'IA generativa sta cambiando anche il mondo della programmazione e dello sviluppo software: i copiloti di produttività consentono agli sviluppatori di concentrarsi meno sulla scrittura di codice e più sulla revisione della logica e sui problemi di alto livello.
Questo cambiamento sta avvenendo inevitabilmente anche nel mondo dell'insegnamento: molti studenti di informatica hanno adottato gli strumenti generativi non solo per comprendere concetti complessi o riassumere paper scientifici, ma anche per imparare a programmare.
Per questo professori e insegnanti si sono visti costretti a sperimentare anche loro con l'IA generativa, cercando di trovare il modo migliore per insegnare ai propri studenti l'uso responsabile delle nuove tecnologie, anche se per loro si tratta comunque di un terreno ancora poco esplorato.
Rina Diane Caballar, autrice per IEEE Spectrum, sottolinea che con l'evoluzione del modo di insegnare e imparare, anche i temi fondamentali oggetto delle lezioni dovranno cambiare: i corsi non potranno più essere focalizzati sulla sintassi e le modalità di esecuzione del codice, ma dovranno coprire anche la logica, il testing e il debugging, spesso tralasciati.
"Siamo vedendo un aumento di questa capacità: gli studenti stanno prendendo snippet di codice dall'IA generativa e devono verificarne la correttezza" ha affermato Jeanna Matthews, professoressa di informatica presso la Clarkson University.
Un'altra skill fondamentale da sviluppare è la capacità di problem solving e in particolare di dividere il problema nelle sue parti, analizzarle e riuscire a proporre le singole componenti ai tool di IA per arrivare a una soluzione.
Questo richiede una revisione attenta delle strategie di insegnamento che dovranno sempre più tenere in considerazione la presenza di tool di coding in ogni fase di sviluppo del software.
Automatizzando la scrittura di codice gli insegnanti potranno aiutare gli studenti a sviluppare il pensiero critico e dare priorità a temi quali l'ottimizzazione del software, le questioni etiche e l'esperienza utente.
I nuovi corsi professionali devono comunque tenere conto del fatto che l'IA può sbagliare e insegnare agli studenti di essere sempre scettici riguardo i risultati dei tool, invitandoli a verificare sempre gli output. Senza questi accorgimenti, il rischio è che gli studenti si affidino troppo all'IA generativa e non sviluppino alcuna abilità.
Gli strumenti di IA generativa possono diventare un ottimo copilota nel mondo dello sviluppo software; negare l'uso di questi tool significa costringere gli studenti a utilizzarli di nascosto, senza comprendere le conseguenze di un uso non responsabile dell'IA.
"Da sempre c'è un gap tra ciò che insegniamo nel mondo accademico e le skill che davvero servono agli studenti quando approdano nel mondo del lavoro" ha affermato Matthews. "Da parte mia c'è speranza che potremmo colmare questa distanza se abbracciamo l'uso degli LLM".
