論文の概要: HypoCompass: Large-Language-Model-based Tutor for Hypothesis Construction in Debugging for Novices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05292v1
• Date: Sun, 8 Oct 2023 21:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 04:15:46.650063
• Title: HypoCompass: Large-Language-Model-based Tutor for Hypothesis Construction in Debugging for Novices
• Title（参考訳）: hypoCompass: 初心者のデバッグにおける仮説構築のための大規模言語モデルベースのチュータ
• Authors: Qianou Ma, Hua Shen, Kenneth Koedinger, Tongshuang Wu
• Abstract要約: hypoは、学習原則によって導かれる豊富なトレーニング材料を生成するためにLLMに依存している。 10人の初心者がパフォーマンスを17%改善し、完了時間の13%を短縮した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.93874582387744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the prevalence of imperfect but capable LLMs in software development, it becomes increasingly important for developers to cultivate debugging skills -- to form hypotheses about the source of error in both their own codes and codes produced by their AI pair programmers. Despite the necessity, hypothesis construction in debugging is rarely taught due to a lack of explicit instruction. In this work, we explore whether LLMs can be used to train novices on hypothesis construction, by designing a theoretically motivated, LLM-augmented tutor -- HypoCompass. HypoCompass relies on LLMs for generating rich training materials guided by learning principles and presents them in a learning-by-teaching environment, where LLMs act as students who write bugs and attempt to fix them, and human novices focus on debugging in the role of a Teaching Assistant. Evaluations show that HypoCompass consistently generates high-quality training materials, and brings significant learning gain: In a pre-to-post test setup, 10 novices improved their performances by 17%, with a reduced completion time of 13%.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発において不完全だが有能なllmが普及するにつれて、開発者はデバッグスキルを育むことがますます重要になってきています。 必要にもかかわらず、明示的な命令が欠如しているため、デバッグにおける仮説構築が教えられることは滅多にない。 本研究では,理論的な動機づけのある llm-augmented tutor -- hypocompass を設計することにより,仮説構築の初心者を訓練するために llm が使用できるかどうかを検討する。 hypoCompassは、LLMがバグを書いて修正しようとする学生として行動し、人間の初心者が指導助手の役割でデバッグすることに集中する学習教育環境において、学習原則によって導かれるリッチなトレーニング教材を生成するためにLLMに依存している。 評価によると、HypoCompassは高品質なトレーニング材料を一貫して生成し、大きな学習効果をもたらす。 事前テストセットアップでは、10人の初心者がパフォーマンスを17%改善し、13%の完成時間が短縮された。

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