論文の概要: Automatically Generating CS Learning Materials with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05113v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 20:37:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 12:55:58.363228
• Title: Automatically Generating CS Learning Materials with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたCS学習教材の自動生成
• Authors: Stephen MacNeil, Andrew Tran, Juho Leinonen, Paul Denny, Joanne Kim, Arto Hellas, Seth Bernstein, Sami Sarsa
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発者が自然言語のプロンプトに基づいてコードを生成することを可能にする。 LLMは、インストラクターが学習材料をスケールするのを手助けしながら、学生が新しい方法でコードと対話することを可能にする。 LLMはまた、学術的完全性、カリキュラム設計、ソフトウェア工学のキャリアに新しい意味を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.526618922750769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in Large Language Models (LLMs), such as GPT-3 and Codex, now enable software developers to generate code based on a natural language prompt. Within computer science education, researchers are exploring the potential for LLMs to generate code explanations and programming assignments using carefully crafted prompts. These advances may enable students to interact with code in new ways while helping instructors scale their learning materials. However, LLMs also introduce new implications for academic integrity, curriculum design, and software engineering careers. This workshop will demonstrate the capabilities of LLMs to help attendees evaluate whether and how LLMs might be integrated into their pedagogy and research. We will also engage attendees in brainstorming to consider how LLMs will impact our field.
• Abstract（参考訳）: GPT-3やCodexといったLLM(Large Language Models)の最近のブレークスルーにより、ソフトウェア開発者が自然言語プロンプトに基づいてコードを生成することが可能になる。 コンピュータサイエンス教育の中で、研究者は注意深いプロンプトを使ってllmがコード説明やプログラミング課題を生成する可能性を探っている。 これらの進歩は、インストラクタが学習教材を拡大するのを助けながら、新しい方法でコードと対話できるかもしれない。 しかし、LLMは学術的完全性、カリキュラム設計、ソフトウェア工学のキャリアに新たな意味を導入している。 このワークショップでは、LLMが教育と研究に統合されるかどうかを参加者が評価する上で、LLMの能力を示す。 LLMが私たちの分野に与える影響を検討するため、ブレインストーミングにも参加します。

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