論文の概要: ChatGPT -- a Blessing or a Curse for Undergraduate Computer Science Students and Instructors?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14993v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 17:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 13:14:18.496970
• Title: ChatGPT -- a Blessing or a Curse for Undergraduate Computer Science Students and Instructors?
• Title（参考訳）: ChatGPT - コンピュータサイエンスの学生とインストラクターにとっての祝福か、それともカースか?
• Authors: Ishika Joshi, Ritvik Budhiraja, Harshal Dev, Jahnvi Kadia, M. Osama Ataullah, Sayan Mitra, Dhruv Kumar, Harshal D. Akolekar
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.028617200233781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ChatGPT is an AI language model developed by OpenAI that can understand and generate human-like text. It can be used for a variety of use cases such as language generation, question answering, text summarization, chatbot development, language translation, sentiment analysis, content creation, personalization, text completion, and storytelling. While ChatGPT has garnered significant positive attention, it has also generated a sense of apprehension and uncertainty in academic circles. There is concern that students may leverage ChatGPT to complete take-home assignments and exams and obtain favorable grades without genuinely acquiring knowledge. This paper adopts a quantitative approach to demonstrate ChatGPT's high degree of unreliability in answering a diverse range of questions pertaining to topics in undergraduate computer science. Our analysis shows that students may risk self-sabotage by blindly depending on ChatGPT to complete assignments and exams. We build upon this analysis to provide constructive recommendations to both students and instructors.
• Abstract（参考訳）: chatgptはopenaiが開発したai言語モデルで、人間のようなテキストを理解し、生成することができる。 言語生成、質問応答、テキスト要約、チャットボット開発、言語翻訳、感情分析、コンテンツ生成、パーソナライズ、テキスト補完、ストーリーテリングなど、さまざまなユースケースで使用することができる。 ChatGPTは大きな肯定的な注目を集めているが、学術界では理解と不確実性の感覚も生み出している。 学生はchatgptを利用して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ることができるのではないかという懸念がある。 本稿では,学部生のコンピュータ科学における話題に関する多岐にわたる質問に対して,chatgptの信頼性の高まりを定量的に示す手法を提案する。 分析の結果,学生はチャットgptに依拠して自傷行為のリスクを負い,課題や試験を完遂する可能性が示唆された。 この分析に基づいて、学生とインストラクターの両方に建設的なレコメンデーションを提供する。

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