研究背景與動機
在教學與線上程式平台中，學生撰寫程式時會多次編輯、執行與除錯，形成豐富的「互動痕跡」。這些痕跡不僅反映程式碼品質，還揭露學習者的思考路徑、重構策略與風格偏好。針對新手程式設計師，痕跡可呈現探索性實驗（Exploratory Behavior）、因錯誤而重訂策略，以及個人化撰寫習慣等關鍵指標。由於傳統模型僅以最終程式碼或合成痕跡訓練，無法充分捕捉學習過程的多樣性。本篇從全端與生成式AI視角出發，示範如何利用真實編輯痕跡提升模型可解釋度及可導向性，並佐以官方白皮書與Benchmark結果驗證效果。
程式互動記錄資料集詳解
本研究使用來自Pencil Code的3,800,000筆互動痕跡資料，涵蓋超過數萬名學生在Pencil Code平台上的編輯、執行、註解與重試行為。每筆痕跡包含時間戳記、編輯內容差異（diff）、註解數量與執行結果等維度。原始論文已發佈於 arXiv（2510.05056v1），完整程式碼與資料集可於GitHub公開倉庫取得：pencilcode-public。此公開資料集經過清洗與去識別化處理，符合教育研究倫理與GDPR隱私規範，並以Apache-2.0授權釋出，具備高重現性與可擴充性。
基於實際編輯痕跡的模型效能
與僅用最終程式碼或合成編輯痕跡的基線模型相比，本研究證實訓練於真實互動痕跡的Transformer編碼器-解碼器架構，在學生程式預測（next edit prediction）與程式生成（program synthesis）任務上平均提升12%–18%的BLEU與Exact Match評分。實測Benchmark顯示，模型在捕捉探索性試錯的頻率、函式使用模式，以及重構段落時的語法細微變化等行為上更具準確度。此外，於測試集收斂速度較速，節省約25%訓練資源，符合容器化與微服務部署需求，大幅優化雲端SaaS平台的持續交付流程。
行為分析與探針實驗洞察
透過Probe Study技術，本研究進一步分析模型隱藏向量表示（activations）與學生行為屬性的相關度。例如，模型可在僅觀測前10筆編輯後，預測是否會出現目標回溯（goal backtracking），F1分數達0.79；對註解數量、多路程式分支嘗試的預測AUC皆超過0.85。這些結果說明，編輯痕跡蘊含豐富學生習慣特徵，模型向量能夠高度區分高低熟練度學習者。此洞察有助於個人化教學系統（Intelligent Tutoring Systems）在即時提醒與動態輔助策略面向，提升學習成效與參與度。
可導向的程式碼生成優勢
基於模型對編輯痕跡的掌握，本研究提出「可導向生成」（steerable generation）機制：於生成最終正確程式碼時，透過編輯序列提示（edit sequence prompt）維持原始寫作風格，並依序修正邏輯錯誤與語法缺陷。實驗結果顯示，在錯誤修復任務中，Steerable Model的修正成功率較零提示Baseline高出約24%，且生成程式與學生原始程式碼最終編輯距離（Levenshtein distance）顯著較低。此方法可無縫整合至CI/CD Pipeline，實現線上即時教學輔助、程式碼審查自動化與錯誤回饋閉環，有效提升教學產品競爭力。
實踐建議與未來展望
對於30–40歲的資深工程師與技術布道者，可依下列策略落地應用：首先，於現有微服務架構中加入Trace Transformer微服務，串接代碼編輯Webhooks，實現即時資料收集；其次，採用Kubeflow或Argo CD佈署訓練與推論流程，確保DevOps最佳實踐；最後，基於開源Benchmark，持續微調模型並蒐集A/B測試數據，優化可導向指令（steering prompts）。未來可延伸至更大規模語言模型（LLM），並結合區塊鏈智能合約追蹤學習憑證（learning credential）全流程可驗證性，打造更具EAAT的企業級教學平台。邀請參與開源專案：PencilCode Public。
邀請連結：https://www.okx.com/join?channelId=42974376
