A Canvas, különösen az Openai vászonja, célja a valós idejű együttműködés és a visszajelzés megkönnyítése a kódolási ülések során. Kínál egy oldalról-oldalú felületet, ahol a felhasználók együtt dolgozhatnak a CHATGPT mellett, lehetővé téve a kód interaktív szerkesztését és finomítását. Így lehet a vászon használni valós idejű visszajelzéseket a kódolás során:
1. Inline visszajelzés: A vászon lehetővé teszi a CHATGPT számára, hogy inline javaslatokat és visszajelzést adjon a kódon. Ez azt jelenti, hogy a kód írása vagy szerkesztése során a CHATGPT kiemelheti azokat a területeket, amelyek javításra szorulnak, vagy jobb gyakorlatokat javasolnak.
2. kódolási parancsikonok: A vászon olyan parancsikonokat tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy kérjék a CHATGPT -t, hogy vizsgálja felül a kódot, adjon hozzá naplóit a hibakereséshez, hozzászólásokat adjon az olvashatóság javításához, a hibák javításához, vagy akár a kódot különféle programozási nyelvekre, például JavaScript, TypeScript, Python, Java, C ++ vagy PHP fordítása érdekében.
3. valós idejű együttműködés: Az interfész lehetővé teszi mind a felhasználó, mind a CHATGPT számára, hogy egyszerre dolgozzon a kódon. Ez a valós idejű együttműködés segíthet a kérdések gyors azonosításában és kezelésében, amikor azok a kódolási ülések során felmerülnek.
4. Verzióvezérlés: A vászon lehetővé teszi a munkájának korábbi verzióinak visszaállítását a Back gomb segítségével, amely hasznos a változások nyomon követéséhez és a korábbi államokhoz való visszatéréshez, ha szükséges.
5. A vászon kiváltása: A felhasználók manuálisan kiválthatják a vászonokat azáltal, hogy beilleszthetik a „Canvas” -ot a promptba, vagy ha a CHATGPT automatikusan felismeri a forgatókönyveket, ahol a vászon hasznos lenne.
Míg az Openai vászonját elsősorban a CHATGPT-vel való együttműködésre és kódolásra tervezték, nem közvetlenül integrálódik más platformokhoz, például a Canvas LMS-hez, amelyet oktatási célokra használnak, és nem kínál ugyanazokat a valós idejű kódolási visszacsatolási funkciókat [1] [3] [5].
Ezzel szemben a Canvas LMS inkább az oktatási eszközökre összpontosít, és nem ad valós idejű kódolási visszajelzést ugyanúgy, mint az Openai vászonja. A kurzusok, a feladatok kezelésére és a visszajelzés biztosítására használják olyan eszközökön keresztül, mint a SpeedGrader, de ezeket nem kifejezetten a kódolási munkamenetekhez tervezték [2].
A Slack Canvas, egy másik eszköz, az általános együttműködésre és az információk megosztására használják, de nem kínálja az Openai vászonjának konkrét kódolási visszacsatolási képességeit [8].
Összességében az Openai vászonja alkalmas a valós idejű visszajelzésekre a kódolási ülések során, és egyedülálló együttműködési környezetet kínál a Chatgpt-rel.
Idézetek:
[1] https://openai.com/index/introducing-canvas/
[2] https://help.canvas.yale.edu/a/1526694-supporting-and-using-feedback-in-your-dlass
[3] https://indianexpress.com/article/technology/artificial-intelligence/openai-utveils-canvas-a-tool-for-collaborative-writ-and-coding-with-chatgpt-9718306/
[4] https://learn.microsoft.com/en-us/power-apps/maker/monitor-canvaspps
[5] https://www.deeplearning.ai/short-courses/collaborative-writing-and-coding-with-openai-canvas/
[6] https://community.canvaslms.com/t5/accessibility/are-tables-acessible-in-canvas/m-p/111800
[7] https://community.canvaslms.com/t5/canvas-lms-blog/immediate-feedback-in-quizzes-one-question-at-a-ime/ba-p/243853
[8] https://slack.com/features/canvas
[9] https://community.canvaslms.com/t5/archived-questions/archived-real-time-surveys-d-results/m-p/235226/highlight/true