Код готов — понимание не гарантировано: контрольные точки в работе начинающих разработчиков с ИИ
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Генеративный ИИ позволяет начинающему разработчику быстро получить работающий код, но готовый результат ещё не подтверждает понимание его устройства и способность отвечать за внесённые изменения. На мастер-классе участники применят модель из пяти наблюдаемых действий: запустить, объяснить, изменить, диагностировать и обосновать. Практика пройдёт на готовом компактном веб-проекте со спецификацией. Участники разберут его устройство, внесут небольшие изменения, диагностируют подготовленный дефект и проведут взаимную проверку. Использование ИИ разрешено на всех этапах — для анализа кода, поиска ошибок и подготовки исправлений. Проверяется способность оценить его гипотезы, подтвердить результат и объяснить принятое решение. В завершение участники подготовят раннюю, промежуточную и итоговую контрольные точки для собственной задачи онбординга или наставничества. Каждый получит одностраничный чек-лист, который можно адаптировать для работы со стажёрами и junior-разработчиками.
Кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем и технологий Костромского государственного университета. 15 лет преподаёт ИТ-дисциплины и развивает практические форматы на стыке разработки, цифрового медиаконтента и генеративного ИИ. Прошёл путь от использования готовых цифровых инструментов до создания собственных учебных сред. Автор VN Vertical Engine — браузерной среды для визуальных новелл и интерактивных проектов. Профессионально интересуется тем, как ИИ меняет разработку цифровых продуктов и организацию проектного обучения.
Видео
Другие доклады секции
Митапы и мастер-классы
