Canvas, cụ thể là Canvas của Openai, được thiết kế để tạo điều kiện cho sự hợp tác và phản hồi thời gian thực trong các phiên mã hóa. Nó cung cấp một giao diện cạnh nhau nơi người dùng có thể làm việc cùng với TATGPT, cho phép chỉnh sửa tương tác và tinh chỉnh mã. Đây là cách sử dụng Canvas để phản hồi thời gian thực trong quá trình mã hóa:
1. Phản hồi nội tuyến: Canvas cho phép TATGPT cung cấp các đề xuất và phản hồi nội tuyến về mã. Điều này có nghĩa là khi bạn viết hoặc chỉnh sửa mã của mình, TATGPT có thể làm nổi bật các khu vực cần cải thiện hoặc đề xuất các thực tiễn tốt hơn.
2. Các phím tắt mã hóa: Canvas bao gồm các phím tắt cho phép người dùng yêu cầu TATGPT xem xét mã, thêm nhật ký để gỡ lỗi, thêm nhận xét để cải thiện khả năng đọc, sửa lỗi hoặc thậm chí dịch mã sang các ngôn ngữ lập trình khác nhau như JavaScript, TypeScript, Python, Java, C ++ hoặc PHP.
3. Hợp tác thời gian thực: Giao diện cho phép cả người dùng và TATGPT hoạt động đồng thời trên mã. Sự hợp tác thời gian thực này có thể giúp nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề khi chúng phát sinh trong các phiên mã hóa.
4. Kiểm soát phiên bản: Canvas cung cấp khả năng khôi phục các phiên bản trước đó của công việc của bạn bằng cách sử dụng nút quay lại, rất hữu ích để theo dõi các thay đổi và hoàn nguyên về các trạng thái trước đó nếu cần.
5. Trình kích hoạt Canvas: Người dùng có thể kích hoạt khả năng tạo vải bằng cách bao gồm "Sử dụng Canvas" trong lời nhắc của họ hoặc bằng cách để TATGPT tự động phát hiện các kịch bản trong đó Canvas sẽ có lợi.
Mặc dù Canvas của OpenAI được thiết kế chủ yếu để viết và mã hóa hợp tác với TATGPT, nhưng nó không tích hợp trực tiếp với các nền tảng khác như Canvas LMS, được sử dụng cho mục đích giáo dục và không cung cấp các tính năng phản hồi mã hóa thời gian thực giống nhau [1] [3] [5].
Ngược lại, Canvas LMS tập trung nhiều hơn vào các công cụ giáo dục và không cung cấp phản hồi mã hóa thời gian thực theo cùng cách mà Openai's Canvas làm. Nó được sử dụng để quản lý các khóa học, bài tập và cung cấp phản hồi thông qua các công cụ như SpeedGrader, nhưng chúng không được thiết kế cụ thể cho các phiên mã hóa [2].
Slack Canvas, một công cụ khác, được sử dụng để hợp tác chung và chia sẻ thông tin nhưng không cung cấp các khả năng phản hồi mã hóa cụ thể của Canvas của Openai [8].
Nhìn chung, Canvas của OpenAI rất phù hợp với phản hồi thời gian thực trong các phiên mã hóa, cung cấp một môi trường hợp tác độc đáo với TATGPT.
Trích dẫn:
[1] https://openai.com/index/introducing-canvas/
[2] https://help.canvas.yale.edu/a/1526694-supporting-and-using-feedback-in-your-class
.
[4] https://learn.microsoft.com/en-us/power-apps/maker/monitor-canvasapps
.
[6] https://community.canvaslms.com/t5/Accessibility/Are-tables-accessible-in-Canvas/m-p/111800
[7] https://community.canvaslms.com/t5/Canvas-LMS-Blog/Immediate-feedback-in-quizzes-one-question-at-a-time/ba-p/243853
[8] https://slack.com/features/canvas
[9] https://community.canvaslms.com/t5/Archived-Questions/ARCHIVED-Real-time-surveys-and-results/m-p/235226/highlight/true