論文の概要: What Should Data Science Education Do with Large Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02792v2
• Date: Fri, 7 Jul 2023 17:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 14:37:42.312364
• Title: What Should Data Science Education Do with Large Language Models?
• Title（参考訳）: データサイエンス教育は大規模言語モデルで何をすべきか?
• Authors: Xinming Tu, James Zou, Weijie J. Su, Linjun Zhang
• Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、データサイエンスと統計学に革命をもたらしている。 LLMはデータサイエンティストの責務を転換し、手作業によるコーディング、データラングリング、標準分析から、これらの自動化AIによる分析の評価と管理へと焦点を移している、と私たちは主張する。 本稿では,これら各方向性に対する機会,資源,オープンな課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.94265894727157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advances of large language models (LLMs), such as ChatGPT, are revolutionizing data science and statistics. These state-of-the-art tools can streamline complex processes. As a result, it reshapes the role of data scientists. We argue that LLMs are transforming the responsibilities of data scientists, shifting their focus from hands-on coding, data-wrangling and conducting standard analyses to assessing and managing analyses performed by these automated AIs. This evolution of roles is reminiscent of the transition from a software engineer to a product manager. We illustrate this transition with concrete data science case studies using LLMs in this paper. These developments necessitate a meaningful evolution in data science education. Pedagogy must now place greater emphasis on cultivating diverse skillsets among students, such as LLM-informed creativity, critical thinking, AI-guided programming. LLMs can also play a significant role in the classroom as interactive teaching and learning tools, contributing to personalized education. This paper discusses the opportunities, resources and open challenges for each of these directions. As with any transformative technology, integrating LLMs into education calls for careful consideration. While LLMs can perform repetitive tasks efficiently, it's crucial to remember that their role is to supplement human intelligence and creativity, not to replace it. Therefore, the new era of data science education should balance the benefits of LLMs while fostering complementary human expertise and innovations. In conclusion, the rise of LLMs heralds a transformative period for data science and its education. This paper seeks to shed light on the emerging trends, potential opportunities, and challenges accompanying this paradigm shift, hoping to spark further discourse and investigation into this exciting, uncharted territory.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、データサイエンスと統計学に革命をもたらしている。 これらの最先端ツールは複雑なプロセスを合理化する。 その結果、データサイエンティストの役割が再認識される。 LLMはデータサイエンティストの責務を転換し、手作業によるコーディング、データラングリング、標準分析から、これらの自動化AIによる分析の評価と管理へと焦点を移している、と私たちは主張する。 この役割の進化は、ソフトウェアエンジニアからプロダクトマネージャへの移行を思い起こさせる。 本稿では, LLMを用いた具体的なデータサイエンスケーススタディを用いて, この変遷を説明する。 これらの発展は、データサイエンス教育において有意義な進化を必要とする。 教育は、LLMインフォームドクリエイティビティ、批判的思考、AI誘導プログラミングなど、学生の間で多様なスキルセットの育成に重点を置く必要がある。 LLMは教室でインタラクティブな教育と学習ツールとして重要な役割を担い、パーソナライズされた教育に寄与する。 本稿では,これら各方向性に対する機会,資源,オープンな課題について論じる。 あらゆるトランスフォーメーション技術と同様に、教育にllmを統合するには慎重に検討する必要がある。 LLMは反復作業を効率的に行うことができますが、その役割は人間の知性と創造性を補うことであり、それを置き換えることではありません。 したがって、データサイエンス教育の新しい時代は、人間の専門知識とイノベーションを補完しながら、llmの利点のバランスをとるべきである。 結論として、LLMの台頭はデータサイエンスとその教育の転換期を告げている。 本稿は,このパラダイムシフトに伴う新たなトレンド,潜在的な機会,課題を浮き彫りにし,エキサイティングで未解決な領域に関するさらなる談話や調査のきっかけとなることを願っている。

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