一篇新论文介绍了“vibe coding”的概念，即学生通过自然语言互动使用生成式AI寻求编程帮助。研究人员分析了来自110名学生的超过19,000个互动回合，将他们的求助方式分为工具性求助（询问和探索）和执行性求助（委托和寻求现成解决方案）。研究发现，成绩优秀的学生更多地进行工具性求助，而成绩较低的学生则更多地依赖委托。该论文认为，当前的AI系统常常反映学生的意图，而不是积极促进学习，并主张设计能够引导学生进行探究和认知付出的AI。 AI
影响 建议AI需要从被动遵从演变为主动的教学指导，以真正提升学生在编程方面的学习效果。
排序理由 学术论文，分析学生与AI在编程中的互动。
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