Características Desejáveis para Assistentes de Ensino de IA em Educação de Programação

Fornecer feedback oportuno e personalizado para um grande número de estudantes é um desafio antigo nos cursos de programação. Confiar em assistentes de ensino humanos (TAs) tem sido amplamente estudado, revelando uma série de possíveis deficiências. Isso inclui acesso desigual para estudantes com baixa confiança ao precisar de apoio, bem como situações onde os TAs fornecem soluções diretas sem ajudar os estudantes a desenvolver suas próprias habilidades de resolução de problemas. Com o advento de poderosos modelos de linguagem grandes (LLMs), assistentes de ensino digitais configurados para contextos de programação surgiram como uma maneira atraente e escalável de fornecer suporte instantâneo, equitativo e disponível 24 horas por dia. Embora os TAs digitais possam fornecer uma variedade de ajuda para tarefas de programação, desde conselhos de solução de problemas de alto nível até a geração direta de soluções, a eficácia dessas ferramentas depende de sua capacidade de promover experiências de aprendizagem significativas. Se os estudantes acharem que as diretrizes implementadas nos TAs digitais são muito restritivas, ou se outras expectativas não forem atendidas, eles podem buscar assistência de maneiras que não os ajudam a aprender. Assim, é essencial identificar as características que os estudantes acreditam que tornam os assistentes de ensino digitais valiosos. Implementamos um assistente digital alimentado por LLM em um curso introdutório de programação e coletamos feedback dos alunos (= 813) sobre as características da ferramenta que perceberam como mais importantes. Nossos resultados destacam que os estudantes valorizam essas ferramentas por sua capacidade de fornecer suporte instantâneo e envolvente, especialmente durante os momentos críticos, como antes dos prazos de avaliação. Eles também expressaram uma forte preferência por recursos que lhes permitem manter autonomia em sua jornada de aprendizagem, como andaimes que ajudam a guiá-los pelos passos de resolução de problemas em vez de simplesmente serem mostradas soluções diretas.