The Role of Artificial Intelligence in Programming Education and Its Impact on the Learning Process
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Artificial Intelligence (AI) into programming education has rapidly expanded, offering both promising opportunities and complex challenges. This study conducts a systematic literature review (SLR) using the PRISMA framework to examine the influence of AI tools on creativity, collaboration, and technology acceptance in programming education. A total of 33 peer-reviewed studies published between 2022 and 2024 were analysed to explore the pedagogical impact of AI. The findings indicate that AI tools support creative problem-solving, enhance collaborative learning, and increase student engagement through personalized feedback and adaptive learning environments. Despite these benefits, concerns remain about the potential for over-reliance on AI, reduced critical thinking, and ethical issues such as bias and authorship. While AI encourages iterative and imaginative approaches to programming, its successful implementation depends on instructional strategies that promote reflection, responsible tool use, and alignment with real-world programming practices. This study emphasizes the importance of balancing the advantages of AI with thoughtful pedagogy to support meaningful learning. Future research is recommended to investigate the long-term effects of AI on student development and to refine frameworks for integrating AI tools into programming education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».