論文の概要: Plagiarism and AI Assistance Misuse in Web Programming: Unfair Benefits and Characteristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20104v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 00:51:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 16:59:50.308879
• Title: Plagiarism and AI Assistance Misuse in Web Programming: Unfair Benefits and Characteristics
• Title（参考訳）: WebプログラミングにおけるプラジャリズムとAIアシストミス:不公平なメリットと特徴
• Authors: Oscar Karnalim, Hapnes Toba, Meliana Christianti Johan, Erico Darmawan Handoyo, Yehezkiel David Setiawan, Josephine Alvina Luwia
• Abstract要約: 分類された提出物は、色や識別子名のような自明な面を除いて、独立したものに似ている。 学生は、AIアシスタントは適切な使用の承認があれば有用であると信じているが、ソリューションの可読性と正確性には納得していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In programming education, plagiarism and misuse of artificial intelligence (AI) assistance are emerging issues. However, not many relevant studies are focused on web programming. We plan to develop automated tools to help instructors identify both misconducts. To fully understand the issues, we conducted a controlled experiment to observe the unfair benefits and the characteristics. We compared student performance in completing web programming tasks independently, with a submission to plagiarize, and with the help of AI assistance (ChatGPT). Our study shows that students who are involved in such misconducts get comparable test marks with less completion time. Plagiarized submissions are similar to the independent ones except in trivial aspects such as color and identifier names. AI-assisted submissions are more complex, making them less readable. Students believe AI assistance could be useful given proper acknowledgment of the use, although they are not convinced with readability and correctness of the solutions.
• Abstract（参考訳）: プログラミング教育において、人工知能(AI)支援の盗作と誤用が問題となっている。 しかし、Webプログラミングに焦点を当てた研究はあまり多くない。 我々は、インストラクターが両方の不正行為を特定するための自動化ツールを開発する計画である。 問題を完全に理解するために,不公平な利益と特徴を観察する制御実験を行った。 我々は、Webプログラミングのタスクを個別に完了する際の学生のパフォーマンスを、盗用、AI支援(ChatGPT)の助けを借りて比較した。 本研究は,このような不正行為に関わった学生が,完了時間が少なく,同等のテストマークを得られることを示す。 分類された提出物は、色や識別子名のような自明な面を除いて、独立したものに似ている。 AI支援の提出はより複雑で、読みにくくなっている。 学生は、aiアシスタントは適切な使用を認めれば役に立つと信じているが、それらはソリューションの可読性と正確性を確信していない。

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