Использование искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения: уроки для студентов при написании ВКР
Недавно Ондржей Сури, директор по инжинирингу DNS в организации ISC и известный разработчик DNS-сервера Knot, поделился результатами масштабного эксперимента по применению больших языковых моделей (LLM) в работе с кодовой базой одного из ключевых программных продуктов интернет-инфраструктуры — DNS-сервера BIND 9. Этот случай представляет собой не просто технический отчёт, а ценный кейс для студентов, которые пишут выпускные квалификационные работы (ВКР) в области программной инженерии, искусственного интеллекта и информационных технологий. Анализ подобных реальных кейсов позволяет не только продемонстрировать глубину исследования, но и приблизить ВКР к практике — что особенно ценится в научной и академической среде.
Эксперимент охватывал несколько направлений: анализ и модернизация устаревшего кода, автоматизация исправления ошибок, создание прототипов новых компонентов и даже подготовка учебных материалов. Результаты оказались неоднозначными, но крайне показательными: ИИ эффективен в узких, рутинных задачах, но при решении сложных, комплексных задач требует значительного времени на настройку, проверку и донастройку. Этот опыт — отличная основа для формулировки актуальных тем ВКР, которые сочетают современные технологии с реальными вызовами разработки программного обеспечения.
Актуальные темы ВКР на основе кейса с BIND 9 и ИИ
На основе описанного кейса можно сформулировать несколько перспективных тем для выпускных квалификационных работ. Каждая из них отвечает современным тенденциям в IT и позволяет глубоко проработать как теоретическую, так и практическую часть ВКР.
1. Применение больших языковых моделей для рефакторинга устаревшего программного кода
- Актуальность: Многие критически важные системы (включая BIND 9, ядро ОС, промышленные приложения) используют код, написанный десятилетия назад. Поддержка и модернизация таких систем — одна из главных проблем в IT. ИИ предлагает новые инструменты, но их эффективность требует анализа.
- Цель: Оценить применимость современных LLM (например, GPT, Claude, Llama) для автоматизированного рефакторинга устаревшего кода на языке C с точки зрения корректности, производительности и безопасности.
- Задачи:
- Провести обзор существующих подходов к рефакторингу ПО.
- Выбрать тестовые фрагменты кода из open-source проектов (например, BIND 9, Linux kernel).
- Применить LLM для автоматического улучшения кода (улучшение читаемости, удаление устаревших конструкций, добавление комментариев).
- Оценить результаты: точность, наличие ошибок, необходимость ручной правки.
- Сформулировать рекомендации по использованию ИИ в подобных задачах.
- Возможная структура ВКР:
- Введение (актуальность, объект, предмет, цель)
- Обзор литературы: рефакторинг, технический долг, ИИ в программировании
- Методология исследования
- Практическая часть: эксперимент с рефакторингом
- Анализ результатов
- Заключение и рекомендации
- Список литературы, приложения
2. Оценка эффективности ИИ-инструментов в образовательном процессе по программированию
- Актуальность: ИИ всё чаще используется для подготовки учебных материалов, объяснения кода, генерации задач и даже проверки решений. Однако есть риск снижения уровня понимания у студентов. Тема особенно важна для педагогики в IT.
- Цель: Исследовать, насколько ИИ-инструменты способны заменить или дополнить традиционные методы обучения программированию.
- Задачи:
- Проанализировать использование ИИ в образовательных платформах (например, GitHub Copilot Education, Codecademy, Stepik).
- Провести опрос студентов и преподавателей по использованию ИИ.
- Создать обучающие материалы с помощью LLM и сравнить их с традиционными.
- Оценить качество, доступность и педагогическую ценность сгенерированных материалов.
- Возможная структура ВКР:
- Введение
- Теоретические основы: обучение программированию, цифровые образовательные ресурсы
- Роль ИИ в образовании: обзор инструментов
- Методика исследования (опрос, эксперимент)
- Анализ результатов
- Рекомендации по интеграции ИИ в учебный процесс
- Заключение
3. Анализ производительности и надёжности ИИ-генерированного кода в промышленных системах
- Актуальность: С ростом доверия к ИИ возрастает и риск внедрения ошибочного или уязвимого кода в критически важные системы. Оценка надёжности генеративного кода — ключевая задача для обеспечения безопасности ПО.
- Цель: Провести сравнительный анализ качества кода, написанного человеком и сгенерированного ИИ, на примере системного программирования (C, Rust).
- Задачи:
- Выбрать типовые задачи (парсинг, работа с памятью, обработка ошибок).
- Сгенерировать решения с помощью LLM.
- Провести статический анализ (с помощью SonarQube, Clang-Tidy).
- Выполнить динамическое тестирование (unit-тесты, нагрузочное тестирование).
- Оценить наличие уязвимостей (с помощью CodeQL, Semgrep).
- Возможная структура ВКР:
- Введение
- Обзор: генерация кода ИИ, безопасность ПО, стандарты качества
- Методология: выбор моделей, тестовых задач, инструментов анализа
- Практическая реализация
- Оценка результатов
- Выводы и предложения по улучшению процессов
Как использовать кейс в своей ВКР: практические рекомендации
Приведённый кейс с BIND 9 — не просто новостная заметка. Это полноценный исследовательский материал, который можно использовать в различных разделах ВКР. Ниже — конкретные примеры, как интегрировать его в работу.
Во введении: обоснование актуальности
В разделе «Актуальность темы» можно привести случай с Ондржеем Сури как пример того, что даже ведущие разработчики мировых проектов сталкиваются с вызовами при внедрении ИИ. Это подчёркивает, что тема не только теоретическая, но и практико-ориентированная. Например: «Как показывает опыт ISC, использование ИИ в сопровождении критически важного ПО требует тщательной оценки — что подтверждает необходимость научного анализа в рамках выпускной квалификационной работы».
В обзоре литературы: аргументация противоположных точек зрения
Кейс можно использовать для демонстрации сбалансированного подхода. С одной стороны — ИИ ускоряет прототипирование, с другой — не всегда экономит время. Это позволяет показать, что студент не просто повторяет чужие выводы, а критически мыслит. Например: «Хотя ИИ-инструменты активно продвигаются как “решение всех проблем”, как показал эксперимент с BIND 9, на практике они требуют значительных усилий по проверке и адаптации результатов».
В практической части: как эталон для сравнения
Если вы проводите собственный эксперимент с ИИ, можно сравнить свои результаты с выводами Ондржея Сури. Например: «В отличие от случая с BIND 9, где ИИ не сэкономил времени при решении сложных задач, в нашем эксперименте с веб-приложением на Next.js сокращение времени разработки составило 30% — что может быть связано с меньшей критичностью и более высокой предсказуемостью задач».
Чему можно научиться на этом кейсе
Этот случай — настоящая «школа» для студентов, которые хотят написать сильную ВКР. Вот ключевые уроки:
- Критическое мышление: Не всё, что рекламируется как «революция», действительно эффективно. Нужно уметь анализировать результаты, а не слепо доверять технологиям.
- Практическая направленность: Лучшие ВКР опираются на реальные кейсы. Чем ближе тема к практике — тем выше её ценность.
- Умение структурировать эксперимент: Эксперимент с BIND 9 включал чёткие цели, методы и оценку результатов — это образец для подражания.
- Осознание масштаба работы: Даже опытный инженер тратит недели на анализ и проверку ИИ-результатов. Написание ВКР — трудоёмкий процесс, требующий от 120 часов и более.
Именно поэтому, если вы чувствуете, что не справляетесь с объёмом, сроками или сложностью, имеет смысл заказать диплом у профессионалов. На нашем сайте вы можете заказать ВКР на заказ с гарантией качества, уникальности и соответствия требованиям вашего вуза. Это не признак слабости, а разумный выбор, позволяющий сосредоточиться на главном — защите и дальнейшем развитии.
Помните: сильная ВКР — это не просто пересказ теории, а исследование, опирающееся на реальные данные, кейсы и критический анализ. Использование таких примеров, как эксперимент с BIND 9, делает работу более убедительной, современной и интересной для комиссии.
Оригинал статьи