TÁC ĐỘNG CỦA CÔNG CỤ AI HỖ TRỢ LẬP TRÌNH (CHATGPT/GITHUB COPILOT) ĐẾN NĂNG LỰC TƯ DUY THUẬT TOÁN CỦA SINH VIÊN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Nguyễn Gia Quang Đăng

Trường Cao đẳng Công Nghệ Thành phố Hồ Chí Minh

Cao Hồng Vân

Trường Cao đẳng Nghề Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt: Nghiên cứu này phân tích theo hướng định tính tác động của công cụ AI hỗ trợ lập trình (ChatGPT/GitHub Copilot) đến năng lực tư duy thuật toán của sinh viên Công nghệ thông tin. Dựa trên khung phân tích theo các thành tố của tư duy thuật toán (hiểu và mô hình hoá bài toán, phân rã, thiết kế thuật toán, kiểm chứng, tối ưu), nghiên cứu nhận diện các chiến lược sử dụng AI của sinh viên trong quá trình giải bài lập trình, từ giàn giáo định hướng đến tăng tốc triển khai và đồng kiến tạo có kiểm chứng. Kết quả cho thấy AI có thể hỗ trợ khởi động tư duy, tăng hiệu quả triển khai và gỡ lỗi, nhưng cũng tiềm ẩn nguy cơ rút ngắn quá trình suy luận khi người học lệ thuộc vào lời giải sinh sẵn và giảm hoạt động kiểm chứng. Từ đó, nghiên cứu đề xuất hàm ý sư phạm nhằm phát triển tư duy thuật toán trong bối cảnh có AI.

Từ khóa: AI hỗ trợ lập trình; ChatGPT; GitHub Copilot; sinh viên Công nghệ thông tin; tư duy thuật toán

Abstract: This study qualitatively examines how AI programming assistants (ChatGPT and GitHub Copilot) influence algorithmic thinking competence among Information Technology students. Using an analytical framework that operationalizes algorithmic thinking into core components—problem understanding and modeling, decomposition, algorithm design, verification, and optimization—the study identifies students’ AI-use strategies during programming tasks, ranging from scaffolding for orientation and acceleration of implementation to co-creation with verification. The findings indicate that AI tools can facilitate getting started, improve implementation efficiency, and support debugging; however, they may also shorten students’ reasoning processes when learners rely on AI-generated solutions and reduce verification practices. Based on these insights, the study suggests pedagogical implications for teaching and assessment that better sustain and develop algorithmic thinking in AI-supported learning environments.

Keywords: Algorithmic thinking; ChatGPT; GitHub Copilot; Information Technology students; AI programming assistants

1. Đặt vấn đề

Sự phổ biến nhanh chóng của các công cụ AI hỗ trợ lập trình như ChatGPT và GitHub Copilot đang làm thay đổi cách sinh viên Công nghệ thông tin tiếp cận bài tập lập trình, từ khâu diễn giải yêu cầu, xây dựng hướng tiếp cận, hiện thực hoá lời giải đến gỡ lỗi và tối ưu. Trong khi đó, tư duy thuật toán là năng lực cốt lõi giúp người học chuyển hoá vấn đề thành quy trình giải có cấu trúc, có thể kiểm chứng và có thể tự động hoá, gắn chặt với tư duy tính toán như một năng lực nền tảng của khoa học máy tính và giáo dục công nghệ. (Wing, 2006)

Các bằng chứng nghiên cứu gần đây trong bối cảnh giáo dục lập trình cho thấy sinh viên có xu hướng sử dụng ChatGPT như một nguồn hỗ trợ đa mục đích (gợi ý hướng giải, giải thích, sửa lỗi, sinh mã), nhưng mức độ tương tác mang tính phản biện và kiểm chứng rất khác nhau, kéo theo khác biệt về chất lượng học tập và mức độ hiểu biết thực chất. (Scholl & Kiesler, 2024) Tương tự, nghiên cứu về GitHub Copilot với nhiệm vụ lập trình trong môi trường mã nguồn sẵn có cho thấy công cụ có thể giúp sinh viên hoàn thành nhanh hơn, đồng thời người học bộc lộ quan ngại về việc không nắm được vì sao gợi ý của công cụ hoạt động, hàm ý nguy cơ dịch chuyển khỏi các bước lập luận thuật toán và kiểm chứng. (Shihab et al., 2025) Trên cơ sở đó, nghiên cứu này tập trung phân tích theo hướng định tính tác động của ChatGPT/GitHub Copilot đến năng lực tư duy thuật toán của sinh viên Công nghệ thông tin, làm rõ chiến lược sử dụng, các biểu hiện năng lực trong quá trình giải bài và hàm ý cho thiết kế dạy – học, đánh giá trong các học phần lập trình.

2. Nội dung nghiên cứu

2.1. Cơ sở lý luận về tư duy thuật toán và năng lực tư duy thuật toán

Tư duy thuật toán được xem là một trụ cột trong hệ năng lực giải quyết vấn đề của ngành Công nghệ thông tin, vì nó hướng người học tới việc mô hình hoá bài toán thành chuỗi bước hữu hạn, có cấu trúc và có thể thực thi hoặc kiểm chứng được. Trong giáo dục khoa học máy tính, tư duy thuật toán thường được đặt trong bức tranh rộng hơn của tư duy tính toán (computational thinking), nhấn mạnh cách tiếp cận giải quyết vấn đề theo hướng có thể tự động hoá thông qua các nguyên lý như phân rã, trừu tượng hoá, thiết kế thuật toán và đánh giá lời giải. Cách tiếp cận này giúp chuẩn hoá quá trình lập luận từ hiểu bài toán đến xây dựng lời giải và đánh giá chất lượng lời giải, vượt ra ngoài kỹ năng viết mã thuần tuý. (Wing, 2006; Shute et al., 2017)

Ở góc độ khái niệm, tư duy tính toán được xem là nền tảng để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả và có hệ thống theo tư duy thuật toán, có thể có hoặc không có sự hỗ trợ trực tiếp của máy tính, và không bị giới hạn trong phạm vi lập trình. Trên nền đó, tư duy thuật toán có thể được hiểu như năng lực tổ chức quy trình giải: xác định đầu vào–đầu ra, lựa chọn chiến lược, thiết kế các bước xử lý, cấu trúc hoá điều kiện–vòng lặp, và chuyển hoá mô tả thành dạng có thể triển khai bằng ngôn ngữ lập trình. (Wing, 2006; Grover & Pea, 2013; Shute et al., 2017)

Về cấu trúc năng lực, các tổng quan học thuật cho thấy tư duy tính toán và tư duy thuật toán trong bối cảnh học lập trình thường được mô tả qua các thành tố như phân rã vấn đề (decomposition), trừu tượng hoá (abstraction), tư duy theo quy trình/thiết kế thuật toán (algorithmic thinking), cùng với đánh giá, kiểm thử và khái quát hoá (evaluation/generalisation). Khi đặt trong bối cảnh sinh viên Công nghệ thông tin, các thành tố này thường biểu hiện cụ thể hơn ở năng lực lựa chọn cấu trúc dữ liệu phù hợp, áp dụng chiến lược giải có tính mô hình (ví dụ chia để trị, tham lam, quy hoạch động), và lập luận về tính đúng đắn cũng như mức độ hiệu quả của thuật toán. (Grover & Pea, 2013; Lye & Koh, 2014; Shute et al., 2017)

Một điểm phân biệt quan trọng trong nghiên cứu là khác biệt giữa việc biết sử dụng công cụ lập trình và năng lực tư duy thuật toán. Năng lực tư duy thuật toán không chỉ dừng lại ở việc tạo ra đoạn mã chạy được, mà còn bao gồm khả năng biện minh lựa chọn chiến lược, dự đoán và xử lý các trường hợp biên, thiết kế và diễn giải kiểm thử, cũng như cải tiến lời giải dựa trên tiêu chí đúng đắn, tính tổng quát và hiệu suất. Ở bậc đại học, trọng tâm này phù hợp với yêu cầu phát triển năng lực thiết kế lời giải ở mức khái quát, thay vì chỉ thực hiện thao tác cú pháp. (Shute et al., 2017; Bacelo & Gómez-Chacón, 2023)

Ở cấp độ nhận diện trong hoạt động học tập, tư duy thuật toán có thể được xem như một năng lực liên kết giữa tư duy toán học và tư duy tính toán, thể hiện qua việc chuyển đổi biểu diễn (từ ngôn ngữ tự nhiên sang mô hình, giả mã, rồi mã nguồn), xây dựng lập luận giải thích, và sử dụng biểu diễn/công cụ như phương tiện tổ chức tư duy. Cách tiếp cận đặc trưng hoá tư duy thuật toán theo các chiều cạnh này giúp quan sát rõ hơn quá trình hình thành lời giải và chất lượng lập luận, thay vì chỉ đánh giá sản phẩm mã nguồn cuối cùng. (Bacelo & Gómez-Chacón, 2023)

Từ các tiếp cận trên, trong phạm vi nghiên cứu này, năng lực tư duy thuật toán của sinh viên Công nghệ thông tin được khái quát như năng lực huy động kiến thức và thao tác tư duy để: (i) hiểu và cấu trúc hoá bài toán; (ii) đề xuất và biện minh chiến lược giải; (iii) thiết kế thuật toán/giả mã có thể triển khai; (iv) kiểm thử, đánh giá và cải tiến lời giải; và (v) cân nhắc hiệu suất ở mức phù hợp thông qua phân tích độ phức tạp.

2.2. Công cụ AI hỗ trợ lập trình trong học tập: đặc trưng và cơ chế ảnh hưởng đến tư duy thuật toán

Các công cụ AI hỗ trợ lập trình như ChatGPT và GitHub Copilot có thể được xem là lớp trợ lý “tạo sinh” (generative) tham gia trực tiếp vào nhiều công đoạn của chu trình giải bài lập trình: diễn giải yêu cầu, gợi ý hướng tiếp cận, sinh mã, giải thích lỗi, đề xuất tối ưu và gợi ý kiểm thử. Trong bối cảnh học tập, đặc trưng nổi bật của nhóm công cụ này là khả năng phản hồi tức thời, linh hoạt theo ngữ cảnh câu hỏi, và cung cấp ví dụ minh hoạ hoặc biến thể lời giải theo yêu cầu người học. Tuy nhiên, các nghiên cứu về việc dùng AI tạo sinh trong học lập trình cũng cho thấy mức độ tích hợp của người học rất đa dạng: từ tiếp nhận lời giải theo kiểu “dùng ngay” đến tương tác phản biện và kiểm chứng, kéo theo khác biệt đáng kể về giá trị học tập thu được. (Lepp et al., 2025)

Về cơ chế ảnh hưởng đến tư duy thuật toán, AI hỗ trợ lập trình có thể tác động theo hai hướng chính. Thứ nhất, công cụ có thể đóng vai trò “giàn giáo nhận thức” (cognitive scaffolding) khi gợi ý cấu trúc hoá bài toán, đề xuất phân rã bước giải, hoặc giải thích chiến lược thuật toán; từ đó hỗ trợ người học hình thành cách tiếp cận có hệ thống và giảm rào cản khởi đầu khi gặp bài khó. Thứ hai, công cụ cũng có thể làm gia tăng nguy cơ rút ngắn quá trình suy luận nếu người học dựa vào mã sinh sẵn mà không tự xây dựng lập luận về tính đúng đắn, không thiết kế kiểm thử, hoặc không đánh giá độ phức tạp; hiện tượng này thường được mô tả qua khoảng cách giữa hoàn thành nhiệm vụ và mức độ hiểu/ghi nhớ kiến thức. Kết quả quan sát với người học mới cho thấy lợi ích học tập phụ thuộc mạnh vào cách sử dụng: tương tác theo hướng đặt câu hỏi để hiểu và kiểm chứng thường đem lại trải nghiệm học sâu hơn so với việc “uỷ thác” toàn bộ cho AI. (Scholl & Kiesler, 2024; Johnson et al., 2024)

Đối với GitHub Copilot, cơ chế ảnh hưởng thể hiện rõ ở kênh “tự động hoá vi mô” trong quá trình viết mã: đề xuất hoàn chỉnh dòng lệnh, khối lệnh, hoặc mẫu mã theo ngữ cảnh IDE, qua đó có thể làm tăng tốc độ hiện thực hoá lời giải và hỗ trợ xử lý cú pháp, nhưng đồng thời đòi hỏi người học phải có năng lực đánh giá và biện minh lựa chọn để tránh sao chép máy móc. Một số nghiên cứu trong bối cảnh giáo dục đại học ghi nhận Copilot vừa đem lại thuận lợi trong hoàn thành nhiệm vụ lập trình, vừa đặt ra thách thức về hiểu biết thực chất và hành vi kiểm chứng, đặc biệt khi người học làm việc với mã nguồn sẵn có hoặc bài toán có ràng buộc phức tạp. (Avramovic et al., 2024; Shihab et al., 2025)

2.3. Khung phân tích định tính và tiêu chí nhận diện “năng lực tư duy thuật toán” trong dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng phân tích định tính theo hướng mã hoá chủ đề (thematic analysis) để nhận diện biểu hiện năng lực tư duy thuật toán trong dữ liệu thu thập từ phỏng vấn, thảo luận nhóm, nhật ký học tập, bài làm/giả mã và quá trình tương tác với ChatGPT/GitHub Copilot. Khung phân tích được xây dựng theo logic năng lực: từ hiểu bài toán → thiết kế lời giải → triển khai và kiểm chứng → đánh giá hiệu quả; đồng thời bổ sung nhóm chỉ dấu liên quan đến hành vi kiểm chứng và mức độ phụ thuộc AI để làm rõ cơ chế tác động.

Bảng 1. Khung phân tích định tính và tiêu chí nhận diện (dùng để mã hoá dữ liệu)

Nguồn: nhóm tác giả tổng hợp và phân tích

2.4. Các chiến lược sử dụng ChatGPT/GitHub Copilot của sinh viên Công nghệ thông tin trong quá trình giải bài lập trình và phát triển lời giải thuật toán

Trong bối cảnh học lập trình, sinh viên thường tích hợp ChatGPT/GitHub Copilot vào chu trình giải bài theo nhiều “chiến lược sử dụng” khác nhau, phản ánh mức độ chủ động của người học trong việc xây dựng và kiểm chứng tư duy thuật toán. Các nghiên cứu dựa trên góc nhìn người học cho thấy công cụ được dùng không chỉ để sinh mã, mà còn để nhận gợi ý hướng tiếp cận, làm rõ cú pháp, hỗ trợ debug và củng cố sự tự tin; đồng thời người học cũng nhận diện rủi ro lệ thuộc, lười tư duy và nguy cơ tiếp nhận lời giải không đầy đủ/không đúng.

Một chiến lược phổ biến là chiến lược định hướng – giàn giáo (scaffolding-oriented): sinh viên dùng ChatGPT để chuyển hoá đề bài thành cấu trúc đầu vào–đầu ra, tách ràng buộc, gợi ý phân rã bài toán và phác thảo giả mã trước khi viết chương trình. Chiến lược này có xu hướng làm “lộ ra” các bước trung gian của tư duy thuật toán, giúp người học vượt qua ngưỡng khởi động khi gặp bài khó, nhất là ở giai đoạn đầu học lập trình. Tuy nhiên, các bằng chứng từ nghiên cứu trên sinh viên cũng cho thấy hiệu quả của giàn giáo phụ thuộc vào cách đặt câu hỏi và mức độ tự diễn giải lại của người học; nếu người học chuyển nhanh sang yêu cầu lời giải hoàn chỉnh, lợi ích về phát triển tư duy thuật toán sẽ suy giảm.

Song song, có thể nhận diện chiến lược tăng tốc thực thi (acceleration-oriented), nổi bật khi dùng GitHub Copilot trong IDE: sinh viên tận dụng gợi ý theo ngữ cảnh để hoàn thiện dòng lệnh/khối lệnh, giảm thao tác gõ, nhanh chóng “lấp đầy” phần hiện thực hoá sau khi đã có (hoặc tưởng rằng đã có) ý tưởng thuật toán. Các kết quả thực nghiệm kết hợp phỏng vấn cho thấy khi dùng Copilot, người học có xu hướng dành ít thời gian hơn cho việc tự viết mã và tìm kiếm trên web, hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn; đồng thời nảy sinh lo ngại về việc không hiểu vì sao gợi ý đúng hoặc phù hợp, đặc biệt trong bài toán yêu cầu nắm vững cấu trúc chương trình và logic thuật toán.

Ngoài ra, nhóm chiến lược có ý nghĩa trực tiếp đối với năng lực tư duy thuật toán là chiến lược đồng kiến tạo và kiểm chứng (co-creation & verification-oriented). Ở đây, sinh viên chủ động phác thảo lời giải, sau đó dùng ChatGPT/Copilot để đề xuất phương án thay thế, đối chiếu tính đúng đắn, tạo test cases, tối ưu, và đặc biệt là yêu cầu giải thích/biện minh cho lựa chọn thuật toán. Nghiên cứu định tính về góc nhìn sinh viên với công cụ gợi ý mã nhấn mạnh hai mặt: công cụ có thể đóng vai trò “tutor” giúp mở rộng phương án và tiết kiệm thời gian, nhưng rủi ro “hiểu hời hợt” tăng lên khi người học chấp nhận gợi ý mà thiếu bước giải thích và kiểm tra, từ đó làm yếu năng lực tự giải quyết vấn đề mới.

2.5. Các chủ đề phát hiện về tác động của ChatGPT/GitHub Copilot đến năng lực tư duy thuật toán của sinh viên Công nghệ thông tin và hàm ý cho dạy – học

Một chủ đề nổi bật là AI hỗ trợ mạnh ở tầng triển khai và diễn giải, giúp sinh viên vượt qua rào cản khởi đầu (khó bắt tay vào làm), rút ngắn thời gian tìm lỗi và hoàn thiện mã, từ đó gia tăng cảm nhận “làm được” và duy trì động lực học tập. Các quan sát dựa trên trải nghiệm sinh viên cho thấy ChatGPT thường được dùng để giải thích lỗi, gợi ý cấu trúc lời giải và minh hoạ ví dụ; trong khi các công cụ hoàn thành mã như Copilot hỗ trợ thao tác viết mã theo ngữ cảnh IDE, tăng tốc độ hoàn thành nhiệm vụ. Tác động tích cực này có thể được xem như một dạng “giàn giáo” giúp người học tiến hành được các bước giải mà trước đó họ bị kẹt.

Tuy nhiên, một chủ đề đi kèm là nguy cơ rút ngắn quá trình suy luận thuật toán, đặc biệt khi sinh viên chuyển từ “nhờ gợi ý” sang “nhận lời giải hoàn chỉnh”. Khi đó, năng lực tư duy thuật toán có thể suy giảm ở các thành tố cốt lõi như phân rã bài toán, thiết kế chiến lược giải, lập luận tính đúng đắn và khái quát hoá. Dữ liệu định tính trong các nghiên cứu về sinh viên dùng ChatGPT/Copilot thường ghi nhận lo ngại về việc hiểu hời hợt, khó giải thích lại vì sao lời giải đúng hoặc vì sao một gợi ý hoạt động, nhất là với nhiệm vụ có ràng buộc phức tạp hoặc bối cảnh mã nguồn sẵn có (brownfield). Nói cách khác, hiệu suất hoàn thành bài có thể tăng, nhưng “độ sâu” của tư duy thuật toán không tự động tăng tương ứng nếu thiếu bước tự lập luận.

Chủ đề thứ ba cho thấy tác động phụ thuộc mạnh vào chiến lược sử dụng và mức độ kiểm chứng. Khi sinh viên sử dụng AI theo hướng đồng kiến tạo (tự phác thảo ý tưởng, yêu cầu AI phản biện, đề xuất biến thể, tạo test case, rồi tự viết lại và kiểm thử), AI có xu hướng hỗ trợ phát triển tư duy thuật toán thông qua việc làm rõ cấu trúc bước giải và mở rộng không gian phương án. Ngược lại, khi sinh viên lệ thuộc vào gợi ý/đáp án mà không có hoạt động kiểm chứng (verification), rủi ro giảm năng lực tự thiết kế lời giải và giảm khả năng giải thích thuật toán tăng lên; điều này đặc biệt rõ ở công cụ hoàn thành mã, nơi gợi ý cú pháp đúng có thể che lấp khoảng trống về lập luận thuật toán.

Từ các chủ đề trên, hàm ý cho dạy – học là cần chuyển trọng tâm từ việc chỉ đánh giá “mã chạy đúng” sang đánh giá quá trình và lập luận thuật toán. Thứ nhất, thiết kế bài tập/đánh giá yêu cầu sinh viên nộp kèm phân rã bài toán, giả mã, giải thích lựa chọn chiến lược, bộ test case tự thiết kế và phân tích độ phức tạp ở mức phù hợp. Thứ hai, đưa vào hoạt động bắt buộc “tự kiểm chứng” như viết lại lời giải bằng ngôn ngữ của mình, phản biện gợi ý của AI, hoặc kiểm tra miệng ngắn (mini-viva) để xác nhận hiểu biết thực chất. Thứ ba, dạy kỹ năng tương tác với AI như một công cụ học tập: đặt câu hỏi gợi mở theo bước, yêu cầu giải thích, đối chiếu với ràng buộc đề bài, và coi AI là nguồn đề xuất cần thẩm định, không phải thẩm quyền kết luận. Các định hướng này phù hợp với quan sát rằng AI có thể tăng hiệu suất nhưng đồng thời làm thay đổi hành vi tham gia vào hoạt động lập trình; do đó, sư phạm cần tái thiết kế để bảo toàn và phát triển năng lực tư duy thuật toán.

3. Kết luận

Nghiên cứu cho thấy ChatGPT và GitHub Copilot có thể tạo ra tác động hai mặt đối với năng lực tư duy thuật toán của sinh viên Công nghệ thông tin. Ở chiều tích cực, các công cụ này hỗ trợ người học vượt qua rào cản khởi đầu, tăng hiệu quả triển khai, gỡ lỗi và mở rộng phương án giải, nhờ đó cải thiện trải nghiệm học tập và duy trì động lực. Tuy nhiên, nếu việc sử dụng thiên về nhận lời giải hoàn chỉnh và thiếu hoạt động kiểm chứng, tư duy thuật toán dễ bị rút ngắn ở các bước cốt lõi như phân rã, thiết kế chiến lược, lập luận tính đúng đắn và đánh giá hiệu suất. Vì vậy, giá trị giáo dục của AI hỗ trợ lập trình phụ thuộc chủ yếu vào chiến lược sử dụng và cách tổ chức dạy – học: cần chuyển trọng tâm đánh giá từ sản phẩm mã nguồn sang quá trình lập luận thuật toán, đồng thời trang bị cho sinh viên năng lực phản biện và kiểm chứng để khai thác AI như một công cụ hỗ trợ học sâu, thay vì thay thế tư duy.

Tài liệu tham khảo

Avramovic, S., Avramovic, I., & Wojtusiak, J. (2024). Exploring the impact of GitHub Copilot on health informatics education. Applied Clinical Informatics, 15, 1121–1129. https://doi.org/10.1055/a-2414-7790

Bacelo, A., & Gómez-Chacón, I. M. (2023). Characterising algorithmic thinking: A university study of unplugged activities. Thinking Skills and Creativity, 48, 101284. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2023.101284

Grover, S., & Pea, R. (2013). Computational thinking in K–12: A review of the state of the field. Educational Researcher, 42(1), 38–43. https://doi.org/10.3102/0013189X12463051

Johnson, D. M., Doss, W., & Estepp, C. (2024). Using ChatGPT with novice Arduino programmers: Effects on performance, interest, self-efficacy, and programming ability. Journal of Research in Technical Careers, 8(1), 1–17. https://doi.org/10.9741/2578-2118.1152

Lepp, M., & Kaimre, J. (2025). Does generative AI help in learning programming: Students’ perceptions, reported use and relation to performance. Computers in Human Behavior Reports, 18, 100642. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100642

Lye, S. Y., & Koh, J. H. L. (2014). Review on teaching and learning of computational thinking through programming: What is next for K–12? Computers in Human Behavior, 41, 51–61. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.09.012

Scholl, A., & Kiesler, N. (2024). How novice programmers use and experience ChatGPT when solving programming exercises in an introductory course (arXiv:2407.20792). arXiv. https://arxiv.org/abs/2407.20792

Shihab, M. I. H., Hundhausen, C., Tariq, A., Haque, S., Qiao, Y., & Mulanda, B. (2025). The effects of GitHub Copilot on computing students’ programming effectiveness, efficiency, and processes in brownfield programming tasks (arXiv:2506.10051). arXiv. https://arxiv.org/abs/2506.10051

Shute, V. J., Sun, C., & Asbell-Clarke, J. (2017). Demystifying computational thinking. Educational Research Review, 22, 142–158. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2017.09.003

Takerngsaksiri, W., Warusavitarne, C., Yaacoub, C., Hou, M. H. K., & Tantithamthavorn, C. (2023). Students’ perspective on AI code completion: Benefits and challenges (arXiv:2311.00177). arXiv. https://arxiv.org/abs/2311.00177

Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215

Yilmaz, R., & Karaoglan Yilmaz, F. G. (2023). Augmented intelligence in programming learning: Examining student views on the use of ChatGPT for programming learning. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 1(2), 100005. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100005