International Journal of Human-Computer Interaction· 2026Q1
Yapay Zeka Destekli Programlama Öğrenme Araçlarında Öğrenci ve Eğitimci İhtiyaçları İçin Tasarım Etkileri
Design Implications for Student and Educator Needs in AI-Supported Programming Learning Tools
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Eğitimciler, öğrenci muhakemesini koruyan dolaylı yapay zeka yapı iskelesini (N=50) tercih ederken, öğrenciler doğrudan, eyleme geçirilebilir yardımı (N=90) tercih etmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Eğitimciler (N=50), öğrenci akıl yürütme süreçlerini sürdürmek için dolaylı yapay zeka yapı iskelesini tercih etmektedir.
- Öğrenciler (N=90), zorluklarla karşılaştıklarında doğrudan, eyleme geçirilebilir yapay zeka yardımını tercih etmektedir.
- Eğitimciler, kursa özel yapay zeka kısıtlamaları ve eğitmen denetimi ihtiyacını vurgulamaktadır.
- Öğrenciler, takıldıklarında zamanında destek ve net rehberliğe öncelik vermektedir.
- Öğrencilerin önceki yapay zeka deneyimi, yapay zeka araçlarından algılanan öğrenme değerleriyle ilişkilidir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
AI-powered coding assistants can support students in programming courses by providing on-demand explanations and debugging help. However, existing research often focuses on individual tools, leaving a gap in evidence-based design recommendations that reflect both educator and student perspectives. To address this gap, we surveyed educators (N = 50) and students (N = 90) to compare preferences regarding acceptable use boundaries, learner requests and context provision, AI responses and scaffolding, and control over assistance. Educators generally favored indirect scaffolding that preserves students’ reasoning, whereas students preferred direct, actionable help. Educators highlighted the need for course-aligned constraints and instructor-facing oversight, while students emphasized timely support and clarity when stuck. An exploratory analysis suggests that students’ prior AI experience was associated with perceived learning value, while structural preferences remained broadly similar across experience groups. We derive stakeholder-grounded design implications for learning-oriented AI coding assistants that balance students’ agency with instructional constraints.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. International Journal of Human-Computer Interaction, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayar Bilimi Uygulamaları
Computer Science ApplicationsComputer Science