ІНТЕГРОВАНІ СЕРЕДОВИЩА РОЗРОБКИ З ПІДТРИМКОЮ ШТУЧНОГО  ІНТЕЛЕКТУ: НОВІ МОЖЛИВОСТІ ДЛЯ ВИВЧЕННЯ  ПРОГРАМУВАННЯ СТУДЕНТАМИ

Р. І. Богун; Н. В. Одрібець; О. А. Веденєєва

doi:10.36994/2788-5518-2025-01-09-09

Автор(и)

Р. І. Богун Відкритий міжнародний університет розвитку людини «Україна» https://orcid.org/0009-0002-8519-2234
Н. В. Одрібець Відкритий міжнародний університет розвитку людини «Україна» https://orcid.org/0009-0008-0176-1211
О. А. Веденєєва Відкритий міжнародний університет розвитку людини «Україна» https://orcid.org/0009-0006-0941-165X

DOI:

https://doi.org/10.36994/2788-5518-2025-01-09-09

Ключові слова:

генеративний штучний інтелект, інтегроване середовище розробки, навчання програмування, програмування, GitHub Copilot, академічна доброчесність, генерація коду, командний рядок, великі мовні моделі, освітній процес

Анотація

У статті проведено комплексний аналіз інтеграції середовищ розробки з підтримкою штучного інтелекту (ШІ) в процес вивчення програмування студентами технічних спеціальностей. Дослідження фокусується на тому, як інструменти GitHub Copilot, Cursor, Windsurf та інші трансформують традиційні підходи до навчання, пропонуючи нові можливості для персоналізації й підвищення ефективності. Наведено детальний порівняльний аналіз ключових платформ за такими критеріями, як базові великі мовні моделі (LLM), підтримка мов програмування, інтеграція з різними IDE й, що особливо важливо для освітнього середовища, умови надання освітніх ліцензій.При цьому окремо наголошується на практичних аспектах отримання пільгового доступу: складнощах валідації статусу студента, можливих регіональних обмеженнях і змінності умов. Розглянуто весь спектр режимів взаємодії із ШІ: від базового автодоповнення коду (Code Completion) і діалогового режиму (Chat), що перетворює IDE на інтерактивного тьютора, до просунутої генерації (Generate) й агентного режиму (Agent), здатного виконувати комплексні багатоетапні завдання.Окрему увагу приділено розширенню функціонала ШІ за межі IDE – в інструменти командного рядка (CLI), що відкриває нові горизонти для автоматизації та вивчення системного адміністрування. На основі цього аналізу запропоновано низку інноваційних навчальних завдань, спрямованих не на просте копіювання коду, а на розвиток критичного мислення, навичок пошуку й виправлення помилок та аналізу якості згенерованих рішень. Фінальна частина статті присвячена глибокому аналізу ризиків, зокрема надмірній залежності від інструментів, що може призвести до атрофії фундаментальних навичок, і викликам для академічної доброчесності. Запропоновано конкретні педагогічні стратегії для мінімізації цих загроз, що включають зміну парадигми оцінювання, упровадження усних захистів проєктів і формування в студентів культури відповідального й етичного використання ШІ.

Посилання

Alanazi M., Soh B., Samra H., Li A.L.C. The Influence of Artificial Intelligence Tools on Learning Outcomes in Computer Programming: A Systematic Review and Meta-Analysis. Computers. 2025. Vol. 14, № 5. Article 185. DOI: https://doi.org/10.3390/computers14050185.

Gardella N., Pettit R., Riggs S.L. Performance, Workload, Emotion, and Self-Efficacy of Novice Programmers Using AI Code Generation. Proceedings of the 2024 Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education (ITiCSE 2024). Vol. 1. Milan, Italy, 2024. P. 290–296. DOI: https://doi.org/10.1145/3649217.3653615.

Avramovic S., Avramovic I., Wojtusiak J. Exploring the Impact of GitHub Copilot on Health Informatics Education. Applied Clinical Informatics. 2024. Vol. 15, № 5. P. 1121–1129. DOI: https://doi.org/10.1055/a-2414-7790.

Timcenko O. Case Study: Using Artificial Intelligence as a Tutor for a Programming Course. 2024 21st International Conference on Information Technology Based Higher Education and Training (ITHET). Paris, France, 2024. P. 1–4. DOI: https://doi.org/10.1109/ITHET61869.2024.10837624.

Mesaros G.O. Learning Web Development Using GitHub Copilot in and Outside Academia: A Blessing or a Curse? Interdisciplinary Description of Complex Systems, 2024. Vol. 22, № 3. P. 355–359. DOI: https://doi.org/10.7906/indecs.22.3.10.

Shah A., Chernova A., Tomson E., Porter L., Griswold W.G., Raj A.G.S. Students' Use of GitHub Copilot for Working with Large Code Bases. Proceedings of the 56th ACM Technical Symposium on Computer Science Education (SIGCSE TS 2025). Vol. 1. Pittsburgh, PA, 2025. P. 1050–1056. DOI: https://doi.org/10.1145/3641554.3701800.

Novet J., Vanian J. Satya Nadella says as much as 30% of Microsoft code is written by AI. URL: https://www.cnbc.com/2025/04/29/satya-nadella-says-as-much-as-30percent-of-microsoft-code-is-written-by-ai.html (date of access: 06.07.2025).

Подвишенна Д. Вайбкодинг: чому всі про нього говорять і коли він справді потрібен. URL: https://dou.ua/lenta/articles/what-is-vibecoding-developement/ (дата звернення: 06.07.2025).

Getting free access to Copilot Pro as a student, teacher, or maintainer. URL: https://docs.github.com/en/copilot/managing-copilot/managing-copilot-as-an-individual-subscriber/getting-started-with-copilot-on-your-personal-account/getting-free-access-to-copilot-pro-as-a-student-teacher-or-maintainer (date of access: 06.07.2025).