Daleko iza nas je vreme kada se na programere gledalo kao na ljude sa druge planete. Sada taj posao, na ovaj ili onaj način, obavlja veliki broj ljudi, pa je postalo veoma značajno utvrditi što precizniji model po kome bi se programski jezik što efikasnije savladao. Doveden je u pitanje tradicionalni model učenja, jer statistika ukazuje na to da čak 50 procenata polaznika koji upišu uvodne kurseve programiranja, širom sveta, odustanu pre završetka.
Ljudi koji se bave istraživanjem i razvijanjem metoda učenja programiranja trenutno su zaokupljeni dilemom da li je kod više sličan jeziku ili matematici. Odgovor na ovo pitanje mogao bi da usmeri metod učenja programiranja u novom smeru i eventualno smanji procenat polaznika koji odustaju.
„Scientific Reports“ je portal sa otvorenim pristupom koji objavljuje originalna istraživanja iz svih oblasti prirodnih nauka, psihologije, medicine i inženjerstva. Oni su u svojoj studiji pokušali da odgonetnu šta se, zapravo, dešava u mozgu programera kada, čitajući kod, naiđe na dve vrste grešaka. Prva vrsta su greške u formi (sintaksa), a druga vrsta su greške u značenju (semantika).
U istraživanju je učestvovalo 62 Python programera, različitih nivoa znanja i iskustva, koji su postepeno čitali linije koda u realnom vremenu. Kako bi saznali nešto više o tome kako mozak programera reaguje na „kršenje“ forme i značenja koda, istraživači su koristili dva elektrofiziološka indikatora N400 i P600, koji se, inače, koriste za procese razumevanja jezika kod osoba kojima je dati jezik maternji i kod onih kojima je to drugi jezik.
Tokom eksperimenta, svaka proba počinjala je prikazivanjem globalne promenljive na ekranu tokom 15 sekundi, nakon čega je linija koda prikazivana postepeno (stavku po stavku). Stavke su bile definisane kao delovi koda koji se pojavljuju između razmaka. Zadatak učesnika je bio da procene „prihvatljivost“ koda (termin koji je namerno ostavljen nejasnim, kako bi se sprečila pristrasnost prema sintaksičkim naspram semantičkih aspekata koda).
Rezultati su pokazali da su manipulacije formom izazvale P600 efekte, dok su manipulacije značenjem rezultirale N400 efektima. Ono što je bilo veoma interesantno je to da je veća stručnost u Python-u bila povezana sa većom osetljivošću na kršenje forme, što ide u prilog ideji da je učenje programiranja slično kao i učenje drugog govornog jezika, jer se oslanja na integraciju „znanja o pravilima“.
Ipak, istraživači su se složili da ova sličnost ne pruža i dokaz o tome da je učenje programiranja isto kao učenje drugog govornog jezika i potpuno neočekivano, dobijeni podaci zapravo su više doprineli zagovornicima teorije da N400 i P600 komponente uopšte nisu specifične za obradu učenja jezika. Sa druge strane, programeri svih nivoa veštine pokazali neuralnu osetljivost na manipulacije značenjem, što sugeriše na to da oslanjanje na postojeće semantičke odnose olakšava razumevanje koda, bez obzira na nivo veštine.
U suštini, ovo predstavlja prvu studiju o tome kako programeri ispoljavaju neuralnu osetljivost na informacije o formi i značenju, dok u realnom vremenu čitaju kod i pokušavaju da ga razumeju. Svi dobijeni rezultati zajedno su pokazali da se u mozgu programera dešavaju procesi koji podsećaju na one koji se dešavaju kod onih drugih, naučenih, simboličkih i pravilno zasnovanih sistema kao što su čitanje, matematika ili učenje drugog jezika.
U svetlu otkrivenih sličnosti, istraživači koji su radili na ovoj studiji u zaključku predlažu da trenutna debata o tome da li je kod više nalik jeziku ili matematici bude fokusirana na pitanje o vrstama informacija koje programeri koriste da razumeju šta, zapravo, linija koda radi i kako se to razvija dok postaju veštiji u kodiranju.
Iako ne deluje da su ovom studijom odmakli daleko od početne tačke, ona može da posluži kao dobar uvod u promenu pravca istraživanja načina na koji učimo programske jezike, što bi kasnije dovelo do pojave novih, savršenih metoda učenja.
Nagli skok u razvoju veštačke inteligencije svakako neće doprineti boljem učenju i želji za sticanjem znanja, tako da je važno da se otkrije najbolji mogući način da se znanje prenese i da se na kraju taj visok procenat polaznika koji odustaju pre završetka obuke drastično smanji.
1 komentar