GitHub Copilot en el Aula

¿Qué es GitHub Copilot?

GitHub Copilot es una herramienta de autocompletado de código que te ayuda a escribir código más rápido. Copilot te ayuda a escribir código que funciona, sin tener que preocuparte por la sintaxis. Copilot es una herramienta de autocompletado de código que te ayuda a escribir código más rápido. Copilot te ayuda a escribir código que funciona, sin tener que preocuparte por la sintaxis.

Véase el tweet de Anush Krishnan V:

Programming with @github’s copilot feels like teaching a person what has to be done in pure English and then checking and improving the work done. Will such way you writing code be normalized? Are we getting closer to a more conversational way of programming?

Este es un vídeo introductorio mostrando como se usa:

Artículos sobre Copilot en el Aula

Los artículos que vienen a continuación tratan el tema de la IA, Copilot y el futuro de la educación.

• Este es el artículo en el blog de GH que anuncia la disponibilidad gratuita de GH Copilot y da pautas de como usarlo:

  • GitHub Copilot now available for teachers

  • GitHub Copilot generates useful explanations of source code

  • GitHub Copilot can generate coding assignments

• Este otro artículo está escrito en clave de humor y reflexiona sobre el futuro que nos espera a los profesores de programación. Muy recomendable
  • Coping with Copilot

• 8 things you didn’t know you could do with GitHub Copilot

• El siguiente artículo estudia las capacidades de Copilot en dos tareas de programación diferentes:

  1. generar soluciones correctas y eficientes para problemas algorítmicos fundamentales (como clasificar e implementar estructuras de datos básicas), y
  2. comparar las soluciones propuestas por Copilot con las de los programadores humanos sobre un conjunto de datos de problemas de programación ya resueltos.

  Los resultados muestran que Copilot es capaz de proporcionar soluciones para casi todos los problemas algorítmicos fundamentales, sin embargo, algunas soluciones tienen errores y no son reproducibles. Además, Copilot tiene algunas dificultades para combinar varios métodos para generar una solución. Al comparar Copilot con humanos, los resultados muestran que la proporción correcta de soluciones humanas es mayor que la proporción correcta de Copilot, pero las soluciones con errores generadas por Copilot requieren menos esfuerzo para repararse.

  • GitHub Copilot AI pair programmer: Asset or Liability? 2022.

• El siguiente trabajo concluye que aunque este tipo de herramientas de IA suponen desafíos en el ámbito del aprendizaje de los estudiantes y la integridad académica,también presentan oportunidades para replantear los planes de estudio. Se podrían usar herramientas como GH Copilot para crear fragmentos de código únicos para que cada estudiante los analice en exámenes no supervisados; eventualmente herramientas como estas pueden ayudar en la evaluación automática del código del estudiante.

  • The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming. ACE’22 por James Finnie-Ansley et al.

Artículos sobre el uso de IA en la educación:

• Artificial Intelligence in Education: A Review
• A Study on the State of AI Technologies and the Future of Coding Education

Una primera experiencia con GitHub Copilot

El curso 2021/2022 utilizamos GH Copilot en la asignatura Procesadores de Lenguajes del grado de Informática de la ULL y era sorprendente ver cómo completaba los ejercicios a partir de algunos comentarios y nombres de funciones. Esta es la clase:

Los alumnos disponen ahora de una herramienta para realizar los trabajos de forma más rápida y los profesores disponemos de una herramienta que se comporta como si tuviéramos un tutor individual por alumno. Para la Comunidad Educativa, Copilot representa a la vez un avance y un desafío.

Es una avance ya que nos permite proponer proyectos más complejos a nuestros alumnos. Es un desafío en cuanto que nos obliga a reflexionar sobre la forma en que evaluamos.

El problema del profesor en la evaluación siempre ha sido asegurarse de que los alumnos entienden lo que presentan y no detectar si la tarea ha sido copiada o la ha hecho otro alumno o una IA como GH Copilot. La tarea de evaluación es una especie de juego de Turing. No creemos que la llegada de herramientas de inteligencia artificial como Copilot haga que el trabajo ya complicado de emitir una calificación justa sea mucho más difícil.

Véase la publicación Una experiencia con GitHub Copilot en Global-Campus-Teachers

Estudio de Satisfacción

El equipo de GitHub Next realizó una investigación utilizando una combinación de encuestas y experimentos sobre cómo la herramienta está ayudando a los desarrolladores. Dado que cualquier estudiante de Informática es un desarrollador software, creo que los resultados se pueden aplicar a los estudiantes de Informática:

• Research: quantifying GitHub Copilot’s impact on developer productivity and happiness
• Productivity assessment of neural code completion por Albert Ziegler, Eirini Kalliamvakou, X. Alice Li, Andrew Rice, Devon Rifkin, Shawn Simister, Ganesh Sittampalam, Edward Aftandilian. MAPS 2022. Proceedings of the 6th ACM SIGPLAN International Symposium on Machine Programming

Extraemos el siguiente fragmento de las conclusiones de la versión académica del trabajo:

Programar no es teclear, y el valor central de GitHub Copilot no radica en maximizar el número de líneas de código que introduce el usuario. Por el contrario, radica en ayudar al progreso del usuario hacia sus objetivos. Una plantilla de sugerencia que permita al usuario experimentar y modificar es mejor que una línea de código correcta pero que es obvia y que solo ahorra algunas pulsaciones. Esto sugiere que un enfoque centrado en la corrección de las sugerencias no cuenta toda la historia para este tipo de herramienta. Copilot Es mas una especie de conversación dentro de la IDE con un chatbot que hace sugerencias.

Desde el punto de vista de la educación habría que investigar como se deben modificar los procesos de enseñanza y evaluación cuando se usa una IA para hacer un uso óptimo en el aula.

La extensión Copilot Labs: Explicar y Traducir

Actualmente, la extensión Copilot Labs consta de una barra lateral de VS Code que alberga distintas funciones:

1. “Explicar este código” y
2. “Traducir este código”.

Una vez instalada la extensión de Copilot Labs, veremos un icono de Copilot en la barra lateral.

Al hacer clic en el mismo, se mostrará la barra lateral, con cada experimento en un panel separado.

La siguiente imagen muestra la barra lateral de Copilot Labs con un código TypeScript en la derecha y su traducción a Rust en la izquierda abajo.

La siguiente imagen muestra la barra lateral de Copilot Labs con un código TypeScript sencillo arriba y su explicación abajo:

Referencias sobre Copilot

• GitHub Copilot documentación oficial
• Keyboard shortcuts for GitHub Copilot
• Rebinding keyboard shortcuts
• Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas → Consultas sobre métodos y herramientas docentes → GitHub Copilot. Debate privado en el Campus Virtual de la ULL

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