論文の概要: Using ChatGPT throughout the Software Development Life Cycle by Novice
Developers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13648v1
- Date: Fri, 20 Oct 2023 16:48:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 21:41:59.624054
- Title: Using ChatGPT throughout the Software Development Life Cycle by Novice
Developers
- Title(参考訳): 初心者開発者によるソフトウェア開発ライフサイクルを通じてChatGPTを使用する
- Authors: Muhammad Waseem, Teerath Das, Aakash Ahmad, Mahdi Fehmideh, Peng
Liang, Tommi Mikkonen
- Abstract要約: 本研究では,ChatGPTが大学生のソフトウェア開発経験に与える影響について検討した。
ChatGPTはソフトウェア開発ライフサイクルの様々なフェーズに肯定的な影響を与えることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.518217604591736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study investigates the impact of ChatGPT -- a generative AI-based tool
-- on undergraduate students' software development experiences. Through a
three-month project involving seven undergraduate students, ChatGPT was
employed as a supporting tool, and their experiences were systematically
surveyed before and after the projects. The research aims to answer four key
questions related to ChatGPT's effectiveness, advantages, limitations, impact
on learning, and challenges faced. The findings revealed significant skill gaps
among undergraduate students, underscoring the importance of addressing
educational deficiencies in software development. ChatGPT was found to have a
positive influence on various phases of the software development life cycle,
leading to enhanced efficiency, accuracy, and collaboration. ChatGPT also
consistently improved participants' foundational understanding and soft skills
in software development. These findings underscore the significance of
integrating AI tools like ChatGPT into undergraduate students education,
particularly to bridge skill gaps and enhance productivity. However, a nuanced
approach to technology reliance is essential, acknowledging the variability in
opinions and the need for customization. Future research should explore
strategies to optimize ChatGPT's application across development contexts,
ensuring it maximizes learning while addressing specific challenges.
- Abstract(参考訳): 本研究は、大学生のソフトウェア開発経験にaiベースの生成ツールであるchatgptが与える影響について検討する。
7人の大学生が参加する3ヶ月のプロジェクトを通じて、ChatGPTは支援ツールとして採用され、プロジェクト前後でその経験を体系的に調査した。
この研究の目的は、chatgptの有効性、利点、限界、学習への影響、直面する課題に関する4つの重要な質問に答えることである。
本研究は,ソフトウェア開発における教育的欠陥に対処することの重要性を強調し,大学生のスキルギャップを明らかにした。
ChatGPTはソフトウェア開発ライフサイクルのさまざまなフェーズに肯定的な影響を与え、効率性、正確性、コラボレーションの向上につながった。
ChatGPTはまた、ソフトウェア開発における参加者の基本的な理解とソフトスキルを一貫して改善した。
これらの発見は、chatgptのようなaiツールを大学生の教育に組み込むこと、特にスキルギャップの橋渡しと生産性の向上に役立っている。
しかし、技術に依存しないアプローチが不可欠であり、意見の多様性とカスタマイズの必要性を認めている。
今後の研究は、開発コンテキストをまたいでchatgptのアプリケーションを最適化し、特定の課題に対処しながら学習を最大化するための戦略を検討する必要がある。
関連論文リスト
- Enhancing Programming Education with ChatGPT: A Case Study on Student Perceptions and Interactions in a Python Course [7.182952031323369]
本稿では,8週間にわたる1年生向けのPythonプログラミングコースにおいて,ChatGPTが学習に与える影響について検討する。
調査,オープンエンド質問,学生-ChatGPTダイアログデータからの回答を分析して,ChatGPTの有用性を総合的に把握することを目的とする。
本研究は,ChatGPTに対する肯定的な反応を明らかにし,プログラミング教育経験の向上におけるChatGPTの役割について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T15:47:28Z) - Rocks Coding, Not Development--A Human-Centric, Experimental Evaluation
of LLM-Supported SE Tasks [9.455579863269714]
コーディングタスクやソフトウェア開発の典型的なタスクにおいて,ChatGPTがどの程度役に立つかを検討した。
単純なコーディング問題ではChatGPTはうまく機能していましたが、典型的なソフトウェア開発タスクをサポートするパフォーマンスはそれほど良くありませんでした。
そこで本研究では,ChatGPTを用いたソフトウェアエンジニアリングタスクを現実の開発者に提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T13:07:31Z) - Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [60.8973486604967]
我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。
我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献すると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T23:54:51Z) - Integrating ChatGPT in a Computer Science Course: Students Perceptions
and Suggestions [0.0]
本経験報告では,ChatGPTをコンピュータサイエンス科目に統合するための学生の認識と提案について考察する。
計算機科学科目では,ChatGPTを用いて慎重にバランスをとることが重要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T10:48:34Z) - How Far Are We? The Triumphs and Trials of Generative AI in Learning
Software Engineering [16.5141990552784]
本研究は,ソフトウェア工学の学生を支援するコンボゲンAIプラットフォームChatGPTの有効性を評価する。
従来の資源と比較して,ChatGPTを用いた場合,参加者の生産性や自己効力度には統計的に差は認められなかった。
また,Human-AIインタラクションガイドライン違反による5つの障害が明らかとなり,参加者に対して7つの異なる(負の)結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T21:38:00Z) - Using Machine Learning To Identify Software Weaknesses From Software
Requirement Specifications [49.1574468325115]
本研究は、要求仕様からソフトウェア弱点を特定するための効率的な機械学習アルゴリズムを見つけることに焦点を当てる。
ProMISE_exp. Naive Bayes、サポートベクターマシン(SVM)、決定木、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムをテストした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-10T13:19:10Z) - Communicative Agents for Software Development [79.86905471184195]
ChatDevはチャットを利用した仮想ソフトウェア開発会社で、確立したウォーターフォールモデルを反映している。
各ステージは、プログラマ、コードレビュアー、テストエンジニアといった"ソフトウェアエージェント"のチームが参加し、協調的な対話を促進する。
ChatDevは潜在的な脆弱性を特定し、信頼できる効率とコスト効率を維持しながら幻覚を正す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T02:11:34Z) - ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large
Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。
本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。
従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-12T05:08:52Z) - On the Educational Impact of ChatGPT: Is Artificial Intelligence Ready
to Obtain a University Degree? [0.0]
大学教育におけるChatGPTの効果を評価する。
コンピュータサイエンスの高等教育は、ChatGPTのようなツールにどのように適応すべきかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T14:27:37Z) - A Categorical Archive of ChatGPT Failures [47.64219291655723]
OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。
それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。
しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T04:21:59Z) - Comparative Study of Learning Outcomes for Online Learning Platforms [47.5164159412965]
パーソナライゼーションとアクティブラーニングは、学習の成功の鍵となる側面です。
私たちは2つの人気のあるオンライン学習プラットフォームの学習結果の比較正面調査を実施します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T20:40:24Z)
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。