論文の概要: Decoding Logic Errors: A Comparative Study on Bug Detection by Students and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16017v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 17:28:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 14:01:50.688954
• Title: Decoding Logic Errors: A Comparative Study on Bug Detection by Students and Large Language Models
• Title（参考訳）: 論理エラーの復号化:学生と大規模言語モデルによるバグ検出の比較研究
• Authors: Stephen MacNeil, Paul Denny, Andrew Tran, Juho Leinonen, Seth Bernstein, Arto Hellas, Sami Sarsa and Joanne Kim
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な計算タスクにおいて驚くべきパフォーマンスを示した。 GPT-3 と GPT-4 の2つの LLM の性能について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.162225137921625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Identifying and resolving logic errors can be one of the most frustrating challenges for novices programmers. Unlike syntax errors, for which a compiler or interpreter can issue a message, logic errors can be subtle. In certain conditions, buggy code may even exhibit correct behavior -- in other cases, the issue might be about how a problem statement has been interpreted. Such errors can be hard to spot when reading the code, and they can also at times be missed by automated tests. There is great educational potential in automatically detecting logic errors, especially when paired with suitable feedback for novices. Large language models (LLMs) have recently demonstrated surprising performance for a range of computing tasks, including generating and explaining code. These capabilities are closely linked to code syntax, which aligns with the next token prediction behavior of LLMs. On the other hand, logic errors relate to the runtime performance of code and thus may not be as well suited to analysis by LLMs. To explore this, we investigate the performance of two popular LLMs, GPT-3 and GPT-4, for detecting and providing a novice-friendly explanation of logic errors. We compare LLM performance with a large cohort of introductory computing students $(n=964)$ solving the same error detection task. Through a mixed-methods analysis of student and model responses, we observe significant improvement in logic error identification between the previous and current generation of LLMs, and find that both LLM generations significantly outperform students. We outline how such models could be integrated into computing education tools, and discuss their potential for supporting students when learning programming.
• Abstract（参考訳）: ロジックエラーの特定と解決は初心者プログラマにとって最もイライラする課題の1つだ。 コンパイラやインタプリタがメッセージを発行できる構文エラーとは異なり、ロジックエラーは微妙である。 ある種の状況では、バギーコードは正しい振る舞いを示すことさえある -- 他のケースでは、問題ステートメントがどのように解釈されたかが問題になるかもしれない。 このようなエラーは、コードを読み込むときに見つけるのが難しく、自動テストによって見逃されることもある。 特に初心者向けの適切なフィードバックと組み合わせた場合、ロジックエラーを自動的に検出する大きな教育的可能性がある。 大規模言語モデル(llms)は最近、コードの生成や説明など、さまざまなコンピューティングタスクにおいて驚くべきパフォーマンスを示している。 これらの機能は、LLMの次のトークン予測動作と一致したコード構文と密接に関連している。 一方、ロジックエラーはコードの実行時のパフォーマンスに関係しており、LLMによる解析には適していない可能性がある。 そこで本研究では,GPT-3 と GPT-4 の2つの LLM の性能について検討する。 我々は,LLMの性能を,導入型コンピューティングの学生の大きなコホートである$(n=964)$と比較した。 学生とモデル応答の混合手法分析により,前世代と現世代のLLM間の論理的誤り同定の大幅な改善が観察され,両者のLLM世代は学生よりも著しく優れていた。 このようなモデルをコンピュータ教育ツールに統合する方法を概説し,プログラミング学習における学生支援の可能性について論じる。

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