Emerging alongside generative AI and the broader trend of AI-assisted coding, the term "vibe coding" refers to creating software via natural language prompts rather than direct code authorship. This approach promises to democratize software development, but its educational implications remain underexplored. This paper reports on a one-day educational hackathon investigating how novice programmers and mixed-experience teams engage with vibe coding. We organized an inclusive event at a Brazilian public university with 31 undergraduate participants from computing and non-computing disciplines, divided into nine teams. Through observations, an exit survey, and semi-structured interviews, we examined creative processes, tool usage patterns, collaboration dynamics, and learning outcomes. Findings reveal that vibe coding enabled rapid prototyping and cross-disciplinary collaboration, with participants developing prompt engineering skills and delivering functional demonstrations within time constraints. However, we observed premature convergence in ideation, uneven code quality requiring rework, and limited engagement with core software engineering practices. Teams adopted sophisticated workflows combining multiple AI tools in pipeline configurations, with human judgment remaining essential for critical refinement. The short format (9 hours) proved effective for confidence-building among newcomers while accommodating participants with limited availability. We conclude that vibe coding hackathons can serve as valuable low-stakes learning environments when coupled with explicit scaffolds for divergent thinking, critical evaluation of AI outputs, and realistic expectations about production quality.


翻译:随着生成式人工智能及更广泛的AI辅助编程趋势而兴起的“氛围编码”一词,指的是通过自然语言提示而非直接编写代码来创建软件。这种方法有望促进软件开发的民主化,但其教育意义仍待深入探讨。本文报告了一项为期一天的教育性黑客马拉松,旨在调查新手程序员及混合经验团队如何参与氛围编码。我们在巴西一所公立大学组织了一场包容性活动,共有31名来自计算与非计算学科的本科参与者,分为九个团队。通过观察、退出调查和半结构化访谈,我们考察了创意过程、工具使用模式、协作动态及学习成果。研究发现,氛围编码实现了快速原型设计和跨学科协作,参与者在时间限制内培养了提示工程技能并交付了功能性演示。然而,我们观察到构思过程中存在过早收敛、代码质量参差不齐需要返工,以及对核心软件工程实践的参与有限。团队采用了结合多种AI工具的流水线配置的复杂工作流程,其中人类判断在关键优化环节仍不可或缺。短时形式(9小时)被证明能有效建立新手的信心,同时适应了时间有限的参与者。我们得出结论:当氛围编码黑客马拉松与明确的支架相结合——包括发散性思维训练、对AI输出的批判性评估以及对生产质量的现实预期——它可以成为有价值的低风险学习环境。

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