Investigando o impacto da inteligência artificial generativa no aprendizado em programação

Abstract

Há décadas, o Brasil explora o uso da informática na educação, avançando de iniciativas iniciais a políticas de inclusão digital. Com a difusão da internet e das tecnologias de in formação, os métodos pedagógicos foram remodelados, preparando o terreno para o uso de ferramentas de Inteligência Artificial no ensino. Esta monografia investiga os efeitos da integração de ferramentas baseadas em Inteligência Artificial Generativa no processo de aprendizagem de programação, tendo como foco o GitHub Copilot. O estudo foi de senvolvido no contexto do curso de Ciência da Computação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, envolvendo estudantes que já cursaram a disciplina de Estruturas de Dados, o que garantiu uma base mínima homogênea de conhecimentos para a análise. A pesquisa adotou um delineamento experimental em duas etapas: na primeira, o grupo ex perimental utilizou o Copilot durante a resolução de problemas de programação, enquanto o grupo controle atuou sem o auxílio da ferramenta; em uma segunda etapa, realizada um mês depois, houve a inversão do acesso ao Copilot para investigar os efeitos na retenção do conhecimento. Para a mensuração dos resultados, foram avaliadas métricas quantitati vas comoonúmerodeatividades finalizadas, acertos e erros. Os resultados sugerem que o uso do GitHub Copilot promove um aumento estatisticamente significativo na produtivi dade, no engajamento e na retenção de conhecimento dos alunos, ao facilitar a exploração e a resolução de problemas de maneira mais dinâmica; entretanto, evidenciou-se também a necessidade de um desenvolvimento crítico para a validação das sugestões geradas, de modo a evitar dependências que possam comprometer a acurácia dos resultados. Em sín tese, a pesquisa contribui para a compreensão dos impactos práticos dos assistentes de IA na educação em programação, apontando caminhos para a integração equilibrada entre tecnologia e ensino, bem como para futuras investigações que aprofundem as potenciali dades e os desafios dessas ferramentas.

For decades, Brazil has explored the use of computing in education, progressing from initial initiatives to digital inclusion policies. With the proliferation of the internet and information technologies, pedagogical methods have been reshaped, laying the ground work for the use of AI tools in teaching. This thesis investigates the effects of integrating tools based on generative artificial intelligence into the programming learning process, with a focus on GitHub Copilot. The study was conducted in the context of a Computer Science undergraduate program in the Federal University of Rio Grande do Sul, involving Students who had already completed the Data Structures course, thereby ensuring a min imal homogeneous knowledge base for analysis. An experimental design was adopted in two stages: in the first stage, the experimental group used Copilot during the resolution of programming problems, while the control group completed the tasks without the tool; in a second stage, carried out one month later, access to Copilot was reversed to examine its effects on knowledge retention. To measure the outcomes, quantitative metrics such as the number of completed activities, correct responses, and errors were analyzed. The results indicate that the use of GitHub Copilot had a statistically significant increase in productivity, engagement and knowledge retention by facilitating more dynamic explo ration and problem-solving. Moreover, findings related to knowledge retention revealed that the group initially exposed to Copilot maintained a consistent level of correct re sponses and exhibited a significant reduction in errors during the subsequent assessment without the tool, suggesting that early interaction with Copilot may enhance long-term retention of programming concepts. However, the study also underscores the need for a critical evaluation of the tool’s automated suggestions, so as to avoid dependencies that might compromise the accuracy of the acquired knowledge. In summary, the research contributes to a deeper understanding of the practical impacts of AI assistants in pro gramming education, pointing toward avenues for a balanced integration of technology and teaching, as well as for future investigations into the potential and challenges of these emerging tools.