본 논문은 다양한 컴퓨터 과학 하위 분야를 소개하는 CS1 후속 과정을, 대규모 언어 모델(LLM)을 구조적이고 비판적이며 실용적인 방식으로 통합하도록 전환한 내용을 설명합니다. 학생들에게 AI와 의미 있고 책임감 있게 참여하는 데 필요한 기술을 개발하도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이 과정은 LLM 작동 방식, 현재 도구 노출, 윤리적 문제, 그리고 학생들의 LLM 개인적 사용 및 AI 지원 프로그래밍의 광범위한 진화 환경에 대한 성찰을 장려하는 활동에 대한 명시적인 지침을 포함합니다. 수업에서는 LLM 출력의 사용 및 검증을 시연하고, 학생들이 더 큰 문제 해결 루프의 재료로 LLM을 사용하도록 안내하며, LLM 지원의 성격과 범위를 공개하고 인정하도록 요구합니다. 또한, CS 하위 분야 전반에 걸쳐 LLM의 위험과 이점에 대해 논의합니다. 첫 번째 과정에서 학생들의 사전 및 사후 설문조사 데이터를 수집 및 분석했습니다. LLM 작동 방식에 대한 학생들의 이해는 더 기술적으로 발전했으며, LLM 검증 및 사용은 더욱 분별력 있고 협력적으로 변화했습니다. 이러한 전략은 학생들이 AI 통합 미래를 준비하도록 돕기 위해 다른 과정에서도 사용될 수 있습니다.
