Az Universität des Saarlandes kutatóinak friss tanulmánya rávilágít arra, hogy a mesterséges intelligencia asszisztenseket (mint például GitHub Copilot) alkalmazó programozók kevésbé kritikusak a javaslatokkal szemben, és felszínesebb tanulási mintázatot mutatnak, mint azok, akik csak emberi partnerekkel dolgoznak együtt.[^1]
Sven Apel kutatócsoportja 19 programozó hallgató részvételével végzett kísérletet: hatan emberi párokban, heten MI-vel dolgoztak.[^1] Az MI-t használók gyakran kritikátlanul elfogadták az asszisztens javaslatait, mivel feltételezték, hogy azok helyesek.
„Az MI-t használó csapatoknál a kommunikáció nagy része csak a kódra koncentrált, miközben az emberi párok több kérdést tettek fel, szélesebb körben vitáztak és többet tanultak egymástól.” – emelte ki Sven Apel.
Az MI-eszközöket használó diákok tanulási folyamata kevésbé mély, ami később hibákhoz vezethet. Apel figyelmeztetett, hogy az ilyen hibák utólagos kijavítása jelentős többletmunkát okozhat.[^1]
Apel hangsúlyozta, hogy az MI asszisztensek jól alkalmazhatók egyszerűbb programozási feladatoknál, de a bonyolultabb problémák megoldásához továbbra is elengedhetetlen az emberi kommunikáció és együttműködés.
A tanulmány eredményei azt mutatják, hogy bár az MI jelentősen gyorsíthatja a programozási folyamatokat, hosszú távon fontos odafigyelni a tanulás mélységére és az együttműködés minőségére. Az MI és az emberi tudás kombinációja lehet a hatékony és alapos fejlesztés kulcsa.
[^1]: Matthias Bastian (2025. 11. 30.). “Programmierer mit KI-Hilfe stellen laut Studie weniger Fragen und lernen oberflächlicher”. The Decoder. Közzétéve [2025. 11. 30.].