論文の概要: Comparing Code Explanations Created by Students and Large Language
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03938v1
- Date: Sat, 8 Apr 2023 06:52:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 18:53:45.334619
- Title: Comparing Code Explanations Created by Students and Large Language
Models
- Title（参考訳）: 学生によるコード説明と大規模言語モデルの比較
- Authors: Juho Leinonen, Paul Denny, Stephen MacNeil, Sami Sarsa, Seth
Bernstein, Joanne Kim, Andrew Tran, Arto Hellas
- Abstract要約: コードについて推論し、その目的を説明することは、コンピュータ科学者にとって基本的なスキルである。
可能なすべてのインプットに対してコードがどのように振る舞うかを、高いレベルの抽象化で記述する能力は、コード記述スキルと強く相関する。
既存の教育的なアプローチは、要求に応じてコード説明を作成するなど、コードを説明する能力を足場に置いていますが、現在、大規模な教室ではうまくスケールしていません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.526618922750769
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reasoning about code and explaining its purpose are fundamental skills for
computer scientists. There has been extensive research in the field of
computing education on the relationship between a student's ability to explain
code and other skills such as writing and tracing code. In particular, the
ability to describe at a high-level of abstraction how code will behave over
all possible inputs correlates strongly with code writing skills. However,
developing the expertise to comprehend and explain code accurately and
succinctly is a challenge for many students. Existing pedagogical approaches
that scaffold the ability to explain code, such as producing exemplar code
explanations on demand, do not currently scale well to large classrooms. The
recent emergence of powerful large language models (LLMs) may offer a solution.
In this paper, we explore the potential of LLMs in generating explanations that
can serve as examples to scaffold students' ability to understand and explain
code. To evaluate LLM-created explanations, we compare them with explanations
created by students in a large course ($n \approx 1000$) with respect to
accuracy, understandability and length. We find that LLM-created explanations,
which can be produced automatically on demand, are rated as being significantly
easier to understand and more accurate summaries of code than student-created
explanations. We discuss the significance of this finding, and suggest how such
models can be incorporated into introductory programming education.
- Abstract（参考訳）: コードについて推論し、その目的を説明することは、コンピュータ科学者にとって基本的なスキルである。
プログラミング教育の分野では、学生がコードを説明する能力と、コードの記述やトレースといった他のスキルとの関係について広範な研究がなされている。
特に、すべての可能な入力に対してコードがどのように振る舞うかを抽象レベルで記述できる能力は、コード記述スキルと強く関連しています。
しかし,コードを正確かつ簡潔に理解・説明する専門知識の開発は,多くの学生にとって課題である。
コードを説明するための既存の教育的アプローチ(例えば、オンデマンドで例示的なコード説明を作成するなど)は、現在大きな教室ではうまくスケールしていません。
最近の強力な大規模言語モデル(LLM)の出現は、解決策を提供するかもしれない。
本稿では,LLMが学生のコード理解・説明能力の具体例となる説明文を生成する可能性について考察する。
llmが作成した説明を評価するために,大コース(約1000ドル)の学生が作成した説明を,正確性,理解性,長さについて比較した。
オンデマンドで自動生成できるLCMによる説明は、学生が作成した説明よりも理解しやすく、より正確なコード要約として評価されている。
本研究の意義を議論し,導入型プログラミング教育にこれらのモデルをどのように組み込むかを提案する。
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