論文の概要: Analyzing ChatGPT's Aptitude in an Introductory Computer Engineering
Course
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06122v2
- Date: Fri, 14 Apr 2023 13:33:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 15:47:57.674669
- Title: Analyzing ChatGPT's Aptitude in an Introductory Computer Engineering
Course
- Title（参考訳）: コンピュータ工学入門講座におけるChatGPTの能力分析
- Authors: Sanjay Deshpande and Jakub Szefer
- Abstract要約: ChatGPTは、様々な質問に対して可塑性で人間に聞こえるテキストを生成できるツールである。
この研究は、初歩的なコンピュータ工学コースにおいて、クイズ、宿題、試験、実験室の質問に答えることにおけるChatGPTの適性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.531546527140474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ChatGPT has recently gathered attention from the general public and academia
as a tool that is able to generate plausible and human-sounding text answers to
various questions. One potential use, or abuse, of ChatGPT is in answering
various questions or even generating whole essays and research papers in an
academic or classroom setting. While recent works have explored the use of
ChatGPT in the context of humanities, business school, or medical school, this
work explores how ChatGPT performs in the context of an introductory computer
engineering course. This work assesses ChatGPT's aptitude in answering quizzes,
homework, exam, and laboratory questions in an introductory-level computer
engineering course. This work finds that ChatGPT can do well on questions
asking about generic concepts. However, predictably, as a text-only tool, it
cannot handle questions with diagrams or figures, nor can it generate diagrams
and figures. Further, also clearly, the tool cannot do hands-on lab
experiments, breadboard assembly, etc., but can generate plausible answers to
some laboratory manual questions. One of the key observations presented in this
work is that the ChatGPT tool could not be used to pass all components of the
course. Nevertheless, it does well on quizzes and short-answer questions. On
the other hand, plausible, human-sounding answers could confuse students when
generating incorrect but still plausible answers.
- Abstract（参考訳）: chatgptは最近、さまざまな質問に対して、妥当で人間らしいテキスト回答を生成できるツールとして、一般大衆とアカデミアから注目を集めている。
ChatGPTの潜在的な使用、または悪用の1つは、様々な質問に答えたり、学術や教室でエッセイや研究論文全体を生成することである。
近年の研究では、人文科学、ビジネススクール、医学校の文脈におけるChatGPTの使用について検討されているが、この研究は、初歩的なコンピュータ工学コースの文脈におけるChatGPTがどのように機能するかを探求している。
この研究は、入門レベルのコンピュータ工学コースでクイズ、宿題、試験、実験室の質問に答えるChatGPTの適性を評価する。
この研究により、ChatGPTは一般的な概念に関する質問にうまく対応できることがわかった。
しかし、予測可能なテキストのみのツールとして、図や図形で質問を処理できないし、図や図形を生成することもできない。
さらに、このツールは実験室での実験やパンボードの組み立てなどを行うことはできないが、実験室の手作業による質問に対して、もっともらしい回答を生成することができる。
この研究で示された重要な観察の1つは、ChatGPTツールがコースのすべてのコンポーネントをパスできないことである。
それでも、クイズや短い質問ではうまく機能する。
一方、妥当で人間らしい答えは、不正確な答えを生み出すと学生を混乱させる可能性がある。
関連論文リスト
- A Study on the Vulnerability of Test Questions against ChatGPT-based
Cheating [14.113742357609285]
ChatGPTはテキストのプロンプトを正確に答えることができる。
多くの教育者は、彼らの持ち帰りテストや遠隔テストや試験がChatGPTベースの不正行為に弱いことを発見している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T23:51:06Z) - Integrating ChatGPT in a Computer Science Course: Students Perceptions
and Suggestions [0.0]
本経験報告では,ChatGPTをコンピュータサイエンス科目に統合するための学生の認識と提案について考察する。
計算機科学科目では,ChatGPTを用いて慎重にバランスをとることが重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T10:48:34Z) - Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management [56.4403395100589]
我々は、70,346のサンプルを含む大規模なデータセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を探求する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-11T11:01:13Z) - Primacy Effect of ChatGPT [69.49920102917598]
本稿では,ChatGPTの優位性について検討する。
実験と分析により、より信頼性の高いChatGPTベースのソリューションを構築する上で、さらなる洞察が得られればと思っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T00:37:28Z) - ChatGPT: A Study on its Utility for Ubiquitous Software Engineering
Tasks [2.084078990567849]
ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) - OpenAIが2022年11月30日に立ち上げた。
本研究では,ChatGPTが一般的なソフトウェアエンジニアリングタスクにどのように役立つかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T11:29:06Z) - Uncovering the Potential of ChatGPT for Discourse Analysis in Dialogue:
An Empirical Study [51.079100495163736]
本稿では、トピックセグメンテーションと談話解析という2つの談話分析タスクにおけるChatGPTの性能を体系的に検証する。
ChatGPTは、一般的なドメイン間会話においてトピック構造を特定する能力を示すが、特定のドメイン間会話ではかなり困難である。
我々のより深い調査は、ChatGPTは人間のアノテーションよりも合理的なトピック構造を提供するが、階層的なレトリック構造を線形に解析することしかできないことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-15T07:14:41Z) - Can ChatGPT Pass An Introductory Level Functional Language Programming
Course? [2.3456295046913405]
本稿では,ChatGPTが導入レベルの関数型言語プログラミングコースでどの程度うまく機能するかを検討することを目的とする。
総合的な評価は、ChatGPTが学生とインストラクターの両方に与える影響についての貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-29T20:30:32Z) - ChatGPT in the Classroom: An Analysis of Its Strengths and Weaknesses
for Solving Undergraduate Computer Science Questions [5.962828109329824]
ChatGPTはOpenAIが開発したAI言語モデルである。
学生がChatGPTを活用すれば、家庭での課題や試験を完了し、真に知識を得ることなく良い成績を得られるのではないか、という懸念がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-28T17:26:32Z) - ChatGPT is a Knowledgeable but Inexperienced Solver: An Investigation of Commonsense Problem in Large Language Models [49.52083248451775]
大規模言語モデル(LLM)はNLPに大きな進歩をもたらした。
特にChatGPTは,広く利用されており,アクセスしやすいLLMである。
我々は、ChatGPTの常識能力を評価するために、11のデータセットで一連の実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-29T03:05:43Z) - Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and
Fine-tuned BERT [103.57103957631067]
チャットGPTは、人間の質問に対する流動的で高品質な応答を生成できるため、大きな注目を集めている。
そこで我々は,ChatGPTの理解能力を,最も人気のあるGLUEベンチマークで評価し,より詳細な4種類のBERTスタイルのモデルと比較した。
2)ChatGPTは,感情分析や質問応答タスクにおいて,BERTと同等のパフォーマンスを達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-19T12:29:33Z) - Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。
近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。
ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。