程式碼編寫和 AI

將 AI 整合至教育，可支援透過電腦科學課程和其他課程進行程式碼編寫。

使用 AI 進行程式碼編寫與運算思考

授課者可以實作新的策略，以提升所有學習者的編碼能力，做法是讓 AI 支援的教學做法與運算思考 (抽象、分解、演算法思考和模式識別) 的四個元件保持一致。

抽象概念: 使用 Minecraft Education 簡化複雜性

抽象是程式碼編寫的重要技巧，因為它可讓程式設計人員簡化複雜的問題，並專注於基本層面。 Minecraft Education 是學習抽象概念的良好工具，因為它可讓學習者使用程式碼建立和探索虛擬世界。 使用程式碼區塊，學習者可以將抽象概念套用至具體結果，以設計和操作自己的 Minecraft 環境。 Minecraft Education 可以與大型語言模型平行使用 (LLM) ，例如 Copilot Chat，藉由在逐步指示中設定邏輯，協助學習者產生和改善其程序代碼。 遊戲內建的實際操作學習體驗可為學習者分解複雜的想法，讓程式碼編寫更易於使用且較不令人害怕。 學習者可能會使用 Copilot，來生成自訂的簡化指引，以瞭解如何在 Minecraft Education 中建立想法。

分解: 將 Microsoft MakeCode 的問題進行細分

分解是將複雜問題分成較小的、更易於管理的部分的過程。 Microsoft MakeCode 是一個區塊型程式碼編寫環境，專門教導此技能。 學習者可以使用直觀的拖放功能介面，一一建構解決方案，以克服複雜的程式碼編寫挑戰。 此方法不僅讓程式碼編寫變得更容易理解，而且還灌輸了一種結構化的問題解決心態，這在電腦科學中至關重要。

準備執行更多作業的學習者可以在 MakeCode 中進一步使用 JavaScript 或 Python 程式碼編寫語言。 由於 MakeCode 內建於 Minecraft Education，所以學習者可將其知識套用在遊戲內的建構專案。 Copilot Chat 可藉由分析 Python 或 JavaScript 程式代碼並提出優化建議，來協助學習者。 對於授課者來說，這在評估由學習者產生的程式碼並提供建議或意見反應上，也很有幫助。

演算法思考: 製作逐步解決方案

演算法思考涉及開發問題的逐步解決方案。 AI 支援的程式碼編寫工具 (例如 GitHub Copilot)，提供可讓學習者嘗試建立演算法的互動式平台。 當學習者收到其程式碼的立即意見反應時，他們可以精簡其邏輯思考，並瞭解其演算法中每個步驟的結果。 這個反覆學習程序可鼓勵深入瞭解不同程式碼元素產生所需結果的互動方式。

模式辨識: 識別趨勢和解決方案

辨識模式是程式碼編寫的關鍵，因為它允許識別資料和行為中的相似性與差異。 Copilot Chat 可以分析大量數據集，並協助學習者識別難以手動辨別的模式。 透過 Minecraft Education 中的內建活動和 MakeCode 中的專案練習，學習者開始辨識和套用模式，並培養偵錯和優化程式代碼的重要技能。

Minecraft Education 程式代碼撰寫問題可存取檔案的範例 Copilot Chat 回應

讓學習者開始使用程式碼編碼和負責任的 AI 的其中一個方法，就是使用 Minecraft Education 的 Hour of Code: 生成式 AI。 在 aka.ms/HourofCode 深入瞭解世代 AI 活動。