灣仔298電腦資訊網 報導

隨著人工智能（AI）在各行各業的滲透，計算機科學教育也正面臨顯著變革。

麻省理工學院的教授艾瑞克·克洛普法（Eric Klopfer）進行了一項有趣的實驗，將學生分為三組，分別使用ChatGPT、Meta的Code Llama和Google進行編程任務。結果顯示，儘管使用AI工具的學生在解決問題的速度上佔優勢，但在記憶測試中卻表現不佳，這突顯了依賴AI的潛在風險。

克洛普法表示，真正的學習來自於挑戰和努力，僅依賴AI工具可能會削弱學生的基礎知識。因此，教育者必須重新思考教學方法，強調分解問題的能力，這對未來的計算機科學家至關重要。

隨著AI技術的發展，新的職業需求也隨之而來。許多專家認為，未來的計算機科學課程將需要納入負責任的AI使用、數據科學和機器學習等新領域。德勤的比娜·阿曼納斯（Beena Ammanath）提到，對基本概念的掌握仍然是成為有效軟件工程師的基礎。

此外，最新研究顯示，雖然90%的工作將受到AI的影響，但這並不意味著工作機會會消失。相反，AI將改變工作的性質，推動對新技能的需求，尤其是在提示工程和AI合規性等新興領域。

教育界人士也強調，隨著AI的進步，學生需要學會如何與這些技術互動，並理解數據的來源及其意義。這樣的技能將在未來的職業市場中變得越來越重要。

總之，AI的興起不僅僅是技術革命，也是一場教育革命。隨著計算機科學教育的重塑，未來的學生將能夠更好地應對不斷變化的職場需求。

新聞來源： cacm.acm.org

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