論文の概要: GPTutor: a ChatGPT-powered programming tool for code explanation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01863v2
- Date: Thu, 15 Jun 2023 07:06:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-17 00:57:12.063507
- Title: GPTutor: a ChatGPT-powered programming tool for code explanation
- Title（参考訳）: GPTutor: コード説明のためのChatGPTを利用したプログラミングツール
- Authors: Eason Chen, Ray Huang, Han-Shin Chen, Yuen-Hsien Tseng, and Liang-Yi
Li
- Abstract要約: GPTutorはChatGPTを使ったプログラミングツールで、ChatGPT APIを使ってプログラミングコードの説明を提供するVisual Studio Codeエクステンションである。
Visual Studio Code Extension Marketplaceで公開されており、ソースコードはGitHubで公開されている。
予備評価は、GPTutorがバニラChatGPTやGitHub Copilotと比較して、最も簡潔で正確な説明を提供することを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11417805445492081
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning new programming skills requires tailored guidance. With the
emergence of advanced Natural Language Generation models like the ChatGPT API,
there is now a possibility of creating a convenient and personalized tutoring
system with AI for computer science education. This paper presents GPTutor, a
ChatGPT-powered programming tool, which is a Visual Studio Code extension using
the ChatGPT API to provide programming code explanations. By integrating Visual
Studio Code API, GPTutor can comprehensively analyze the provided code by
referencing the relevant source codes. As a result, GPTutor can use designed
prompts to explain the selected code with a pop-up message. GPTutor is now
published at the Visual Studio Code Extension Marketplace, and its source code
is openly accessible on GitHub. Preliminary evaluation indicates that GPTutor
delivers the most concise and accurate explanations compared to vanilla ChatGPT
and GitHub Copilot. Moreover, the feedback from students and teachers indicated
that GPTutor is user-friendly and can explain given codes satisfactorily.
Finally, we discuss possible future research directions for GPTutor. This
includes enhancing its performance and personalization via further prompt
programming, as well as evaluating the effectiveness of GPTutor with real
users.
- Abstract（参考訳）: 新しいプログラミングスキルを学ぶには、調整されたガイダンスが必要です。
ChatGPT APIのような先進的な自然言語生成モデルの出現により、コンピュータサイエンス教育のためのAIを使った、便利でパーソナライズされた学習システムを構築することが可能になった。
本稿では,chatgpt api を利用した visual studio コード拡張である chatgpt を活用したプログラミングツール gptutor を提案する。
visual studio code apiを統合することで、gptutorは提供されたコードを関連するソースコードを参照して総合的に分析することができる。
その結果、GPTutorは設計したプロンプトを使用して、選択したコードをポップアップメッセージで説明できる。
gptutorは現在、visual studio code extension marketplaceで公開されており、ソースコードはgithubで公開されている。
予備評価は、GPTutorがバニラChatGPTやGitHub Copilotと比較して、最も簡潔で正確な説明を提供することを示している。
さらに,学生や教師のフィードバックから,GPTutorはユーザフレンドリであり,与えられたコードを十分に説明できることが示唆された。
最後に,GPTutorの今後の研究方針について述べる。
これには、さらなるプロンプトプログラミングによるパフォーマンス向上とパーソナライズ、実際のユーザによるGPTutorの有効性の評価が含まれる。
関連論文リスト
- GitSEED: A Git-backed Automated Assessment Tool for Software Engineering and Programming Education [0.0]
本稿では,プログラミング教育・ソフトウェア工学(SE)用に設計された言語に依存しない自動評価ツールであるGitSEEDを紹介する。
GitSEEDを使用することで、コンピュータサイエンス(CS)とSEの学生は、プログラミングの課題やプロジェクトに関するパーソナライズされたフィードバックを受けながら、gitの基本をマスターすることができる。
本実験は,GitSEEDの有効性を総合的なユーザ評価を通じて評価し,フィードバックメカニズムや特徴が学生の学習結果に与える影響について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-11T15:50:42Z) - NoviCode: Generating Programs from Natural Language Utterances by Novices [59.71218039095155]
初心者非プログラマによるAPIと自然言語記述を入力とする新しいNLプログラミングタスクであるNoviCodeを提示する。
我々は、NoviCodeがコード合成領域における挑戦的なタスクであることを示し、非技術的命令から複雑なコードを生成することは、現在のText-to-Codeパラダイムを超えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-15T11:26:03Z) - Comments as Natural Logic Pivots: Improve Code Generation via Comment Perspective [85.48043537327258]
本稿では, MANGO (comMents As Natural loGic pivOts) を提案する。
その結果、MANGOは強いベースラインに基づいてコードパス率を大幅に改善することがわかった。
論理的なコメントの復号化戦略の堅牢性は、考えの連鎖よりも顕著に高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T08:30:46Z) - Can ChatGPT Play the Role of a Teaching Assistant in an Introductory
Programming Course? [1.8197265299982013]
本稿では,LLM である ChatGPT をプログラミング入門コースで仮想指導アシスタント (TA) として活用する可能性について検討する。
本研究は,ChatGPTの性能をヒトTAの機能と比較することにより評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T15:06:44Z) - Exploring the Potential of Large Language Models to Generate Formative
Programming Feedback [0.5371337604556311]
計算機教育者や学習者のための大規模言語モデル(LLM)の可能性を探る。
これらの目的を達成するために、我々はChatGPTの入力としてCS1コース内で収集されたデータセットから学生のプログラミングシーケンスを使用した。
その結果,ChatGPTはプログラミングの入門タスクや学生の誤りに対して合理的に機能することがわかった。
しかし、教育者は、初心者向けの誤解を招く情報を含むことができるため、提供されたフィードバックの使い方に関するガイダンスを提供する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-31T15:22:11Z) - Is this Snippet Written by ChatGPT? An Empirical Study with a
CodeBERT-Based Classifier [13.613735709997911]
本稿では,AI生成コードスニペットの自動識別の実現可能性について検討する。
我々は、CodeBERT上に構築されたGPTSnifferと呼ばれる新しいアプローチを提案し、AIによって書かれたソースコードを検出する。
その結果、GPTSnifferは、コードが人間書きなのかAI生成なのかを正確に分類でき、2つのベースラインを上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-18T16:01:15Z) - Using an LLM to Help With Code Understanding [13.53616539787915]
大規模言語モデル(LLM)は、コードを書くプロセスに革命をもたらしています。
プラグインはOpenAIのGPT-3.5-turboモデルに対して,ユーザが明示的なプロンプトを書かなくても4つの高レベルリクエストをクエリする。
本システムの評価は,32名の被験者を対象に行ったユーザスタディで行われ,本プラグインがWeb検索よりもタスク完了に有効であることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-17T00:49:06Z) - Personalized Abstractive Summarization by Tri-agent Generation Pipeline [69.38358552893762]
出力パーソナライゼーションを強化するために,ジェネレータ,インストラクター,エディタからなる三エージェント生成パイプラインを提案する。
生成装置は、初期出力を生成し、インストラクターは、ユーザの好みに基づいて編集命令を自動的に生成し、編集者は、それらの好みに合わせて出力を洗練する。
我々は,大規模編集者モデルからのフィードバックを活かし,教師の指導力を高めるために,編集者による強化学習を用いて指導を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T01:12:35Z) - DocCoder: Generating Code by Retrieving and Reading Docs [87.88474546826913]
コードマニュアルとドキュメントを明示的に活用するアプローチであるDocCoderを紹介します。
我々のアプローチは一般的に、どんなプログラミング言語にも適用でき、基礎となるニューラルモデルとは無関係です。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-13T06:47:51Z) - Learning to Transfer Prompts for Text Generation [97.64625999380425]
転送可能なテキスト生成のための新しいプロンプトベース手法(PTG)を提案する。
まず、PTGは、様々なソース生成タスクの一連のソースプロンプトを学習し、ターゲット生成タスクを実行するためのターゲットプロンプトとしてこれらのプロンプトを転送する。
広範な実験では、PTGは微調整法よりも競争力または優れた結果が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-03T14:53:48Z) - MOGPTK: The Multi-Output Gaussian Process Toolkit [71.08576457371433]
ガウス過程(GP)を用いたマルチチャネルデータモデリングのためのPythonパッケージMOGPTKを提案する。
このツールキットの目的は、研究者、データサイエンティスト、実践者にもMOGP(multi-output GP)モデルを利用できるようにすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-09T23:34:49Z)
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。