論文の概要: Student Mastery or AI Deception? Analyzing ChatGPT's Assessment
Proficiency and Evaluating Detection Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16292v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 20:10:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 21:19:00.557378
- Title: Student Mastery or AI Deception? Analyzing ChatGPT's Assessment
Proficiency and Evaluating Detection Strategies
- Title（参考訳）: 学生の熟達か、それともAI偽装か?
chatgptの熟練度分析と検出戦略の評価
- Authors: Kevin Wang, Seth Akins, Abdallah Mohammed, Ramon Lawrence
- Abstract要約: ChatGPTのような生成AIシステムは、学習と評価に破壊的な影響を及ぼす。
本研究では,ChatGPTを3つのコースに分けて評価することで,ChatGPTの性能を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.633179643849375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI systems such as ChatGPT have a disruptive effect on learning
and assessment. Computer science requires practice to develop skills in problem
solving and programming that are traditionally developed using assignments.
Generative AI has the capability of completing these assignments for students
with high accuracy, which dramatically increases the potential for academic
integrity issues and students not achieving desired learning outcomes. This
work investigates the performance of ChatGPT by evaluating it across three
courses (CS1,CS2,databases). ChatGPT completes almost all introductory
assessments perfectly. Existing detection methods, such as MOSS and JPlag
(based on similarity metrics) and GPTzero (AI detection), have mixed success in
identifying AI solutions. Evaluating instructors and teaching assistants using
heuristics to distinguish between student and AI code shows that their
detection is not sufficiently accurate. These observations emphasize the need
for adapting assessments and improved detection methods.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのような生成AIシステムは、学習と評価に破壊的な影響を及ぼす。
コンピュータサイエンスは、伝統的に課題を用いて開発された問題解決とプログラミングのスキルを開発するための実践を必要とする。
生成aiは、高い精度でこれらの課題を完遂する能力を持ち、学術的完全性の問題や望ましい学習結果が得られない学生の可能性を劇的に増加させる。
本研究では,ChatGPTの性能を3つのコース(CS1,CS2,データベース)で評価する。
ChatGPTは、ほとんどすべての導入アセスメントを完璧に完了します。
MOSSやJPlag(類似度指標に基づく)やGPTzero(AI検出)といった既存の検出方法は、AIソリューションの識別に成功している。
学生とAIのコードを区別するためにヒューリスティックスを用いたインストラクターやアシスタントの評価は、その検出が十分に正確でないことを示している。
これらの観察は、評価の適応と検出方法の改善の必要性を強調している。
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