Fugu-MT 論文翻訳(概要): CodeHelp: Using Large Language Models with Guardrails for Scalable Support in Programming Classes

論文の概要: CodeHelp: Using Large Language Models with Guardrails for Scalable Support in Programming Classes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06921v1
Date: Mon, 14 Aug 2023 03:52:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-15 14:37:02.575706
Title: CodeHelp: Using Large Language Models with Guardrails for Scalable Support in Programming Classes
Title（参考訳）: CodeHelp: 大規模言語モデルとガードレールを使ってプログラミングクラスをスケーラブルにサポート
Authors: Mark Liffiton, Brad Sheese, Jaromir Savelka, Paul Denny
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)が最近登場し、大規模なオンデマンドヘルプの提供を約束している。 CodeHelpは、ガードレールで設計された新しいLLMツールで、直接ソリューションを公開することなく、プログラミングの学生にオンデマンドで支援を提供する。以上の結果から,CodeHelpは特に有効性を高く評価し,誤りの解消に寄与する学生に好意的に受け入れられていることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5949084781328744
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Computing educators face significant challenges in providing timely support to students, especially in large class settings. Large language models (LLMs) have emerged recently and show great promise for providing on-demand help at a large scale, but there are concerns that students may over-rely on the outputs produced by these models. In this paper, we introduce CodeHelp, a novel LLM-powered tool designed with guardrails to provide on-demand assistance to programming students without directly revealing solutions. We detail the design of the tool, which incorporates a number of useful features for instructors, and elaborate on the pipeline of prompting strategies we use to ensure generated outputs are suitable for students. To evaluate CodeHelp, we deployed it in a first-year computer and data science course with 52 students and collected student interactions over a 12-week period. We examine students' usage patterns and perceptions of the tool, and we report reflections from the course instructor and a series of recommendations for classroom use. Our findings suggest that CodeHelp is well-received by students who especially value its availability and help with resolving errors, and that for instructors it is easy to deploy and complements, rather than replaces, the support that they provide to students.
Abstract（参考訳）: コンピュータ教育者は、特に大きなクラスの環境において、学生にタイムリーなサポートを提供する上で大きな課題に直面している。大規模言語モデル(LLM)が最近登場し、大規模にオンデマンドヘルプを提供するという大きな期待を示しているが、学生がこれらのモデルが生み出すアウトプットに過度に頼っているのではないかという懸念がある。本稿では,保護レールを用いた新しいLLMツールであるCodeHelpについて紹介する。インストラクターに有用な機能を多数備えたツールの設計について詳述し、生成したアウトプットが学生に相応しいことを確実にするために使用する戦略のパイプラインについて詳述する。 CodeHelpを評価するために,52名の学生による1年間のコンピュータとデータサイエンスコースに導入し,12週間にわたって学生のインタラクションを収集した。学生のツール使用パターンと認識について検討し,授業指導要領からのリフレクションと教室利用に関する一連の勧告を報告する。以上の結果から,codehelpは,その可用性を特に重視し,エラー解決を支援する学生に好意的に評価されていること,インストラクタにとって,学生に提供されるサポートを置き換えるよりも,容易にデプロイし補完できることが示唆された。

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