AI如何幫助非程式設計師撰寫程式？數位技能將成為職場新趨勢
AI如何幫助非程式設計師撰寫程式？數位技能將成為職場新趨勢
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AI助力非程式設計專業人士撰寫程式，推動職場數位技能提升
在數位時代，懂得程式設計已經不再是專業工程師的專屬技能。隨著人工智慧（AI）技術的發展，越來越多非程式設計背景的人士也開始運用編程來提升工作效率。這群人被稱為 「終端使用者程式設計師」（End-User Programmers），他們的主要職業可能是商業管理者、教師、律師，甚至是藝術家，但他們透過簡單的程式碼來解決問題，例如撰寫Excel公式、建立電子郵件過濾規則、修改遊戲、使用Python分析數據，或是透過R語言進行統計分析。
根據《The Conversation》的報導，AI的發展使得這些非程式設計專業人士能夠更輕鬆地撰寫程式碼，讓程式設計的學習門檻大幅降低。
AI如何幫助非程式設計師學習程式？
對於沒有資訊工程背景的人來說，學習程式語言的挑戰不僅在於邏輯推理，還有複雜的語法規則。例如，Python 需要正確的縮排，JavaScript 需要適當的括號與符號，這些細節對初學者來說往往容易造成困惑。
AI技術，如 GitHub Copilot 等大型語言模型（LLM）驅動的工具，正逐漸改變這種學習模式。這些AI輔助工具能夠：
自動生成程式碼：使用者只需輸入簡單的英文描述，AI即可提供可執行的程式碼建議。
減少語法錯誤：AI能夠自動修正語法錯誤，避免因格式錯誤而影響學習進度。
提升學習效率：學生能將更多精力放在「如何拆解問題」與「驗證程式碼正確性」上，而不是糾結於語法細節。
以美國加州大學聖地牙哥分校（UC San Diego）為例，該校開設了一門針對非計算機科學專業學生的入門編程課程，並在課程中融入 Copilot 作為 AI 助理。學生們在這門課中學習如何拆解大型問題、測試程式碼的正確性，並修正錯誤。
AI讓學生專注於解決問題
這種 AI+程式設計 的教學方式，讓學生能夠專注於創造有實際應用價值的專案，而不是被繁瑣的語法困住。例如：
醫學應用：某位神經科學專業的學生利用 Python 建立了一個 數據視覺化工具，用來分析年齡與其他因素對中風風險的影響。
藝術創作：學生透過 AI 協助開發程式，將個人藝術作品整合至數位拼貼，並應用自訂的影像濾鏡。
數據分析：學生運用程式語言來處理開放數據，從中發掘有價值的資訊。
在過去，這些項目對於非資訊科學背景的學生來說可能過於困難，但現在 AI 工具讓他們能夠更快地實現創意想法。
AI對教育與職場的影響
許多人擔憂 AI 會取代學生的學習過程，使他們過度依賴技術。然而，這篇文章強調，AI 並不是要取代學習，而是 讓學習更有效率，特別是針對那些將程式設計視為工具而非主要職業技能的學生。
這種變化不僅影響學術界，也對職場帶來深遠影響：
跨領域專業人士能夠學習基礎程式設計，例如醫生可以用 Python 進行數據分析，行銷專家可以運用自動化腳本來提高工作效率。
企業對數位技能的需求提高，即使不是軟體工程師，具備基本的程式設計能力將成為職場競爭力的重要一環。
AI與No-Code工具的崛起，讓非技術人員能夠建立簡單的應用程式，例如透過 AI 生成 API 介面、自動化數據處理等。
解讀分析
未來，AI技術將進一步簡化程式設計，使得更多人能夠透過 低程式碼（Low-Code）或無程式碼（No-Code） 工具來開發應用程式，甚至讓程式設計變得像使用 Excel 或 PowerPoint 一樣簡單。這將推動數位技能普及化，並加速各行業的數位轉型。
AI的角色將不僅是輔助程式設計，而是成為職場人士的「數位助手」，幫助他們提升效率、優化工作流程，並開創更多可能性。
https://theconversation.com/ai-gives-nonprogrammers-a-boost-in-writing-computer-code-242256
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