Чи потрібно вчити програмування, коли код уже пише AI?
“Я розумію, що все більше втрачаю hard-skills та все більше користуюсь ШІ в базових завданнях”
Так відповів студент четвертого курсу. Навесні 2026 року ми в IT СТЕП Університеті анонімно опитали 30 студентів і 10 викладачів* про те, як вони насправді користуються штучним інтелектом у навчанні, і саме ця відповідь зачепила мене найбільше.
70% студентів визначили, що бодай іноді зловживали АІ під час виконання завдань. Водночас 78% кажуть, що АІ значно допомагає їм зрозуміти матеріал. Обидві цифри правдиві.
Звідси питання, яке сьогодні стоїть перед кожною IT — програмою: якщо код уже пише АІ, навіщо роками вчити людини програмувати?
Я вважаю, що вчити треба. Інакше. АІ змінює сам зміст слів “вміти програмувати”, і програма, яка цього не врахує, готувати людей до ринку, якого вже немає.
Код перестає бути головною цінністю
Програмування завжди було ширшим за набір команд. Проте добра частина щоденної роботи розробника справді зводилася до написання коду: памʼятати синтаксис, знати бібліотеки, гортати документацію, вручну збирати типові конструкції. Саме цю частину АІ забирає найшвидше. Модель за хвилини видає REST API, unit-тести, пояснення помилки, переклад функції з Python на JavaScript чи структуру бази даних, а раніше на кожне з цього могла піти година.
За даними Stack Overflow Developer Survey 2025, AI-інструменти у своїй роботі вже використовують або планують використовувати 84% розробників, а 51% — застосовували їх щодня. І ця тенденція буде лише посилюватися.
Будувати навчання так, ніби ChatGPT, GitHub Copilot, Claude Code та інші AI-інструменти не існують, університет дозволити собі не може. Але висновок “отже, програмування більше не потрібне” звідси не випливає. Коли код генерується за секунди, в ціні людина, здатна сказати, чи він правильний.
AI може написати код. Але хто відповідатиме за рішення?
Візьмімо звичайну лабораторну. Студент має реалізувати авторизацію користувачів, описує вимоги АІ і отримує код, який запускається з першого разу. Реєстрація працює, вхід працює. Завдання формально здане.
А тепер питання, які поставить будь-якій тімлід. Як зберігаються паролі? Чи правильно налаштована авторизація? Що станеться у разі некоректного запиту? Чи можна обійти перевірку прав доступу? Чи захищений API від масових запитів? Чи є в системі вразливість, якої студент навіть не помітив? Як це рішення поводитиметься при десяти тисячах користувачів замість десяти?
AI може запропонувати відповіді й на ці запитання. Але оцінити їх зможе лише той, хто має власну підготовку. Тут і проходить межа між людино, яка генерує код за допомогою АІ, і інженером, який з його допомогою будує програмні рішення.
Розробники цю межу відчувають самі.У тому ж опитування Stack Overflow точності АІ не довіряють 46% респондентів, довіряють 33%, а 66% головною проблемою назвали відповіді, які “майже правильні, але не зовсім”. Для освіти висновок прямий: перевірці коду треба вчити так само наполегливо, як колись вчили його писати.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Найнебезпечніший код — той, якого ви не розумієте
З АІ можна отримувати результат, узагалі не пройшовши шлях до розуміння. Студент вивчає асинхронне програмування. Замість розібратись із event loop, він просить АІ написати реалізацію, програма працює, завдання прийняте, а знань як не було, так і нема. Сьогодні він зекономить вечір. Через рік на співбесіді цей вечір йому згадають.
У січні 2026 року Anthropic опублікувала результати експерименту, у якому розробники опановували нову Python-бібліотеку з AI- асистентом та без нього. Група, яка використовувала AI, після виконання завдання показала в середньому на 17 відсоткових пунктів нижчий результат у перевірці засвоєних знань. Найбільший розрив дослідники зафіксували у питаннях, пов'язаних із debugging — здатністю знаходити та пояснювати помилки у коді.
Учасників було декілька десятків, тож вибірка невелика. Але дослідники розібрали й те, як саме люди працювали із асистентом. Ті, хто просто делегували AI рішення, засвоювали матеріал гірше. Ті, хто просив пояснень, ставив концептуальні запитання й перевіряв себе, показали значно кращі результати.
Наше опитування показує ту саму розвилку - 96% студентів просять АІ пояснити тему, 74% використовують його для програмування. Той самий чат, що терпляче пояснює рекурсію, за хвилину напише за студента всю лабораторну.
Тому сперечатися, дозволяти АІ и забороняти, вже пізно. Мене цікавить, чи стає студент сильнішим після кожної сесії з АІ.
Програміст майбутнього і vibe coding
Дедалі частіше звучить прогноз, що скоро програми створюватимуть самим лише запитом природною мовою. Частково це вже відбувається. З'явився навіть термін vibe coding — підхід, коли людина описує бажаний результат, а більшу частину реалізації передає AI. Для прототипу, невеликого сайту або внутрішнього інструменту це чудово працює. З продуктом, яким користуватимуться роками, історія інша.
Реальні системи живуть роками. Їх масштабують, інтегрують з іншими сервісами, через них проходять персональні й фінансові дані, вони переживають зміну технологій і кількох складів команди. Фраза «Зроби мені систему» тут нічого не дає. Треба розуміти архітектуру, працювати з даними, визначати залежності, проєктувати API, оцінювати продуктивність, писати й перевіряти тести, працювати з безпекою, аналізувати технічний борг, і головне — розуміти, як зміна одного компонента вплине на інші.
У березні 2026 року дослідники METR перевірили AI-згенеровані розвʼязки задач з бенчмарку SWE-bench, які проходили автоматизовані тести. Ці розвʼязки показали мейнтейнерам (maintainers) відповідних open-source проєктів. Приблизно половину таких pull requests вони не прийняли б до основної гілки біез доопрацювання через якість коду, порушення стандартів проєкту або проблеми, яких тести просто не ловили.
“У мене на компʼютері працює” — найстаріша відмовка студента. АІ подарував нову: “У чаті працювало”. Від “код працює” до “рішення можна мерджити” лежить уся та робота, яку й побачили мейнтейнери.
Чого тоді вчити студентів?
Програма з компʼютерних наук сьогодні має розвивати дві речі одночасно: фундаментальні знання і вміння працювати разом з АІ. Для себе я сформувала шість принципів:
1. Фундамент лишається. Алгоритми, структури й типи даних, обʼєктивно-орієнтоване програмування, памʼять, бази даних, мережі, операційні системи. Фреймворки змінюються щороку, а принципи під ними старіють десятиліттями.
2. Читати код так само серйозно, як писати. Що більше коду генерує, то частіше інженер працює з чужою реалізацією. Розібратись в ній за десять хвилин і знайти слабке місце стає базовою навичкою.
3. Debugging стає ще важливішим. Студент повинен уміти відповісти не «що запропонував AI?», а «чому це рішення працює, за яких умов воно перестане працювати і як я це перевірив?».
4. Працювати з АІ як з інженерним інструментом. Ставити задачу, давати контекст, задавати технічні обмеження, порівнювати альтернативні рішення, перевіряти результат і залишати фінальне рішення за собою. Студенти самі про це просять, в опитуванні вони найчастіше називали тренінги з промптингу й чіткі правила від викладача. Розрив тут помітний. 7 із 10 викладачів уже прописали використанні АІ у силабусах, а реально знають про ці правила лише 30% студентів. Тому правила варто проговорювати вголос на першому ж занятті, бо силабус студент може й не відкрити.
5. Системне та архітектурне мислення. Добрий інженер бачить продукт цілком, з компонентами, звʼязками між ними й місцями, де все посиплеться під навантаженням. АІ запропонує архітектуру за хвилину. оцінювати її доцільність доведеться людині.
6. Оцінювання теж треба міняти. Домашку, яку можна згенерувати за хвилину, нема сенсу оцінювати лише за готовим кодом. Набагато більше скаже прохання пояснити рішення, знайти помилку в АІ-згенерованому коді, захистити архітектурний вибір чи показати, як саме студент перевір результат.
AI піднімає планку
Почати програмувати сьогодні значно легше. Новачок за вечір збирає прототип, на який колись пішли б тижні, і саме через це планка професійності їде вгору.
Пришвидшення справжнє, але залежить від задачі. У контрольованому експерименті GitHub 2022 року розробники з Copilot написали HTTP-сервер на JavaScript на 55% швидше. У 2025-му METR дослідила досвідчених open-source розробників на реальних задачах у їхніх власних репозиторіях, і там робота з AI в середньому забрала на 19% більше часу. Самі учасники при цьому були певні, що прискорилися. Час ішов на перевірку, виправлення й підганяння згенерованого коду під проєкт.
Спеціаліст, чия єдина перевага в швидкому написанні типового коду, компаніям потрібен дедалі менше. Інструменти це вже вміють. Цінність переїжджає туди, де треба розібратися в задачі, взяти відповідальність, тримати в голові систему, працювати з невизначеністю й перевіряти машину.
Студенти цей зсув відчувають. Цього року 23 із 49 бакалаврських робіт в університеті пов'язані з AI: агенти, чат-боти, рекомендаційні системи, дослідження LLM. Вони хочуть будувати продукти на AI, а для цього доведеться розуміти, що відбувається всередині моделі й навколо неї.
То чи вчити програмування?
Так. Кількість рядків, які студент здатен написати без інструментів, я рахую дедалі рідше. Мене цікавить, чи розуміє він, що за цими рядками стоїть.
Чи пояснить алгоритм? Знайде проблему? Передбачить наслідки свого архітектурного рішення? Помітить, коли АІ помиляється, і зможе перетворити бізнесову чи суспільну проблему на технологічне рішення?
Майбутнє ІТ-освіти я бачу в підготовці фахівця, для яого АІ буде постійним напарником. Такий програміст може написати код сам, хоча й не робитиме цього щоразу. Він розуміє систему настільки добре, щоб знайти, який код потрібен, чи правильний код створив АІ і чи можна довірити цьому коду реальний продукт.
АІ змушує нас нарешті відокремити вміння писати код від уміння бути програмістом.
* Про опитування. Анонімне опитування проведене навесні 2026 року серед студентів (30 респондентів) і викладачів (10 респондентів) IT СТЕП Університету. Вибірка невелика і не претендує на репрезентативність, але добре показує тенденції всередині університету.