تقرير من Purdue: طلاب مادة برمجة رُصد استخدامهم للنماذج اللغوية سجلوا درجات أقل في الامتحانات

نشر Jeffrey A. Turkstra، الأستاذ المشارك في جامعة Purdue الأمريكية، في 25 سبتمبر 2026 تقريرًا عن مادة البرمجة CS 240 في فصل ربيع 2026، ووصل التقرير إلى صدارة Hacker News في 30 سبتمبر.

وسُجل في المادة 599 طالبًا. وفحصت أداة تحليل للكود اسمها Argus واجبات الطلاب، فرصدت 267 طالبًا من أصل 584، أي 45.7%، يُرجَّح أنهم استخدموا نماذج لغوية (LLM) في حل الواجبات. واعترف 108 منهم، واعترض 9، وانسحب 144 من المادة.

لكن الرقم الأهم في التقرير لا يتعلق بالأداة، بل بالامتحانات. فقد سجلت المجموعة التي رُصدت درجات أقل بنسبة 10.75% في الامتحان النصفي الأول، و14.5% في الثاني.

والآلية واضحة. فالواجب يُحل في المنزل والأداة متاحة، فتأتي الدرجة جيدة. أما الامتحان فيُحل دون مساعدة، فيظهر ما لم يتعلمه الطالب. وبذلك فإن فرق الامتحان، لا الأداة، هو ما يكشف أثر الاعتماد عليها.

وللإنصاف، فهذا ارتباط بين مجموعتين وليس إثباتًا للسببية. كما تراجعت الجامعة عن تطبيق الأداة بأثر رجعي، وسمحت لنحو 74 طالبًا بالعودة إلى المادة، وكتب الأستاذ نفسه أن طريقة التعامل مع الأمر كان ينبغي أن تكون أفضل.

ويخص هذا كل من يتعلم البرمجة اليوم، والمبتدئين خصوصًا. فما لم يُتعلَّم أثناء الواجب لا يختفي، بل يظهر في الامتحان، ثم في المقابلة الوظيفية، ثم في أول مشكلة لا يجد لها المطور حلًا جاهزًا.