論文の概要: "It's not like Jarvis, but it's pretty close!" -- Examining ChatGPT's
Usage among Undergraduate Students in Computer Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09651v2
- Date: Fri, 5 Jan 2024 15:47:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-08 17:54:02.041003
- Title: "It's not like Jarvis, but it's pretty close!" -- Examining ChatGPT's
Usage among Undergraduate Students in Computer Science
- Title（参考訳）: 「ジャーヴィスに似てはいないが、かなり近い!」-コンピュータサイエンスの学部生の間でのChatGPTの使用状況について
- Authors: Ishika Joshi, Ritvik Budhiraja, Harshal D Akolekar, Jagat Sesh Challa,
Dhruv Kumar
- Abstract要約: ChatGPTやGoogle Bardのような大規模言語モデル(LLM)は、学術界で大きな注目を集めている。
本研究は,大学院コンピュータサイエンスの学生がChatGPTをどのように利用するのかを包括的に理解するための,学生第一のアプローチを採用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6936132187945923
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) such as ChatGPT and Google Bard have garnered
significant attention in the academic community. Previous research has
evaluated these LLMs for various applications such as generating programming
exercises and solutions. However, these evaluations have predominantly been
conducted by instructors and researchers, not considering the actual usage of
LLMs by students. This study adopts a student-first approach to comprehensively
understand how undergraduate computer science students utilize ChatGPT, a
popular LLM, released by OpenAI. We employ a combination of student surveys and
interviews to obtain valuable insights into the benefits, challenges, and
suggested improvements related to ChatGPT. Our findings suggest that a majority
of students (over 57%) have a convincingly positive outlook towards adopting
ChatGPT as an aid in coursework-related tasks. However, our research also
highlights various challenges that must be resolved for long-term acceptance of
ChatGPT amongst students. The findings from this investigation have broader
implications and may be applicable to other LLMs and their role in computing
education.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTやGoogle Bardのような大規模言語モデル(LLM)は、学術界で大きな注目を集めている。
従来の研究は、プログラミング演習やソリューションの生成など、様々な用途でこれらのLSMを評価してきた。
しかし,これらの評価は,学生のllmの利用を考慮せず,インストラクターや研究者が主に実施している。
本研究は,OpenAI がリリースした人気の LLM である ChatGPT を,学部生がどのように活用するかを包括的に理解するための,学生主導のアプローチを採用する。
学生調査とインタビューを組み合わせることで,チャットgptに関するメリットや課題,改善提案について貴重な洞察を得ることができた。
以上の結果から,ほとんどの学生(57%以上)が,ChatGPTをコースワーク関連タスクの補助として採用する上で,極めて肯定的な見通しを抱いていることが示唆された。
しかし,本研究は,ChatGPTの長期受容のために解決すべき諸課題についても強調している。
この調査の結果は幅広い意味を持ち、他のllmやコンピュータ教育におけるその役割にも当てはまる可能性がある。
関連論文リスト
- LLMs are Imperfect, Then What? An Empirical Study on LLM Failures in Software Engineering [38.20696656193963]
非自明なソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて,ChatGPTをコーディングアシスタントとして使用した22名の参加者を対象に,観察的研究を行った。
そこで我々は,ChatGPTが失敗した事例,その根本原因,およびユーザが使用する緩和ソリューションを特定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T03:29:41Z) - 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) - 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) - ChatGPT's One-year Anniversary: Are Open-Source Large Language Models
Catching up? [71.12709925152784]
ChatGPTは、AIのランドスケープ全体において、地震的な変化をもたらした。
モデルは人間の質問に答え、幅広いタスクのパネルで指示に従うことができることを示した。
クローズドソースのLLMは一般的にオープンソースよりも優れていますが、後者の進歩は急速に進んでいます。
これは研究だけでなく、ビジネスにも重要な意味を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T17:44:51Z) - The Shifted and The Overlooked: A Task-oriented Investigation of
User-GPT Interactions [114.67699010359637]
実際のユーザクエリの大規模なコレクションをGPTに解析する。
ユーザインタラクションでは'設計'や'計画'といったタスクが一般的だが,従来のNLPベンチマークとは大きく異なる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T02:12:17Z) - "With Great Power Comes Great Responsibility!": Student and Instructor
Perspectives on the influence of LLMs on Undergraduate Engineering Education [2.766654468164438]
LLM(Large Language Models)の人気が高まり、学術界で議論が巻き起こった。
本稿ではインドの大学工学部における調査とインタビューを行う。
学生1306名,学生インタビュー112名,インストラクターインタビュー27名を対象に,現在の利用パターンについて考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-19T15:29:12Z) - Unreflected Acceptance -- Investigating the Negative Consequences of
ChatGPT-Assisted Problem Solving in Physics Education [4.014729339820806]
大規模言語モデル(LLM)が、教育などの日常生活のセンシティブな領域に与える影響は、いまだ不明である。
本研究は,高次物理学教育に焦点をあて,問題解決戦略を検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T16:14:34Z) - 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) - A Multitask, Multilingual, Multimodal Evaluation of ChatGPT on
Reasoning, Hallucination, and Interactivity [79.12003701981092]
8種類の共通NLPアプリケーションタスクをカバーする23のデータセットを用いてChatGPTの広範な技術的評価を行う。
これらのデータセットと、新たに設計されたマルチモーダルデータセットに基づいて、ChatGPTのマルチタスク、マルチリンガル、マルチモーダルの側面を評価する。
ChatGPTの精度は平均63.41%で、論理的推論、非テキスト的推論、コモンセンス推論の10の異なる推論カテゴリで正確である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T12:35:34Z) - Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。
近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。
ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z) - 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)
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。