論文の概要: Next-Step Hint Generation for Introductory Programming Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10055v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 17:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 14:14:21.368324
• Title: Next-Step Hint Generation for Introductory Programming Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた入門プログラミングのための次ステップヒント生成
• Authors: Lianne Roest, Hieke Keuning, Johan Jeuring
• Abstract要約: 大きな言語モデルは、質問に答えたり、エッセイを書いたり、プログラミングの練習を解くといったスキルを持っている。 本研究は,LLMが学生に次のステップの自動ヒントを提供することで,プログラミング教育にどう貢献できるかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8002196839441036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models possess skills such as answering questions, writing essays or solving programming exercises. Since these models are easily accessible, researchers have investigated their capabilities and risks for programming education. This work explores how LLMs can contribute to programming education by supporting students with automated next-step hints. We investigate prompt practices that lead to effective next-step hints and use these insights to build our StAP-tutor. We evaluate this tutor by conducting an experiment with students, and performing expert assessments. Our findings show that most LLM-generated feedback messages describe one specific next step and are personalised to the student's code and approach. However, the hints may contain misleading information and lack sufficient detail when students approach the end of the assignment. This work demonstrates the potential for LLM-generated feedback, but further research is required to explore its practical implementation.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは、質問に答えたり、エッセイを書いたり、プログラミングの練習を解くといったスキルを持っている。 これらのモデルは容易に利用できるため、研究者はプログラミング教育の能力とリスクを調査した。 本研究は,LLMが学生に次のステップの自動ヒントを提供することで,プログラミング教育にどう貢献できるかを考察する。 我々は、効果的な次のステップのヒントにつながるプロンプトプラクティスを調査し、これらの洞察を使ってStAP-tutorを構築します。 学生と実験を行い,専門家による評価を行うことで,教師の評価を行う。 以上の結果から, LLM生成したフィードバックメッセージの多くは, 次のステップを記述しており, 学生のコードやアプローチをパーソナライズしていることがわかった。 しかし、ヒントには誤解を招く情報が含まれ、学生が課題の終わりに近づく際に十分な詳細情報がない可能性がある。 本研究は, LLM生成フィードバックの可能性を示すものであるが, 実用化にはさらなる研究が必要である。

関連論文リスト

• Let's Ask AI About Their Programs: Exploring ChatGPT's Answers To Program Comprehension Questions [2.377308748205625]
  我々は,LLMが生成したコードから生成されたQLCに応答する,最先端のLCMの能力について検討する。 この結果から,現在最先端のLCMではプログラム作成やプログラム実行の追跡が可能であるが,初心者プログラマが記録した類似のエラーに容易に対応できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T20:37:00Z)
• Self-Training Large Language Models for Improved Visual Program Synthesis With Visual Reinforcement [93.73648674743097]
  ビジュアルプログラム合成は、構成型コンピュータビジョンタスクのための大規模言語モデルの推論能力を利用するための有望なアプローチである。 それまでの作業では、視覚プログラムを合成するために、凍結LDMを使用した数発のプロンプトを使用していた。 トレーニング用ビジュアルプログラムのデータセットは存在せず、ビジュアルプログラムデータセットの取得は簡単にクラウドソーシングできない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T13:25:00Z)
• Analyzing LLM Usage in an Advanced Computing Class in India [4.580708389528142]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)を,大学院生や大学院生が高度なコンピューティングクラスにおけるプログラミング課題に活用することを検討した。 インド大学の分散システムクラスから411名の学生を対象に,総合的な分析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T12:06:56Z)
• Exploring How Multiple Levels of GPT-Generated Programming Hints Support or Disappoint Novices [0.0]
  本研究は,学生の問題解決と学習を支援するヒントのレベルの違いについて検討した。 LLMヒントファクトリーを用いた12初心者を対象にシンクアップアラウド調査を行った。 ハイレベルな自然言語のヒントだけでは役に立たないか、あるいは誤解を招く可能性があることがわかりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T18:05:26Z)
• INTERS: Unlocking the Power of Large Language Models in Search with Instruction Tuning [59.07490387145391]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて印象的な機能を示している。 情報検索(IR)タスクへのそれらの適用は、自然言語における多くのIR固有の概念の頻繁な発生のため、いまだに困難である。 我々は,3つの基本IRカテゴリにまたがる20のタスクを含む新しいインストラクションチューニングデータセット InterS を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T12:10:28Z)
• Exploring the Potential of Large Language Models in Generating Code-Tracing Questions for Introductory Programming Courses [6.43363776610849]
  大規模言語モデル(LLM)は、プログラミングコースでコードトレースの質問を生成するために使用することができる。 我々は,教育とNLP研究コミュニティの双方にとって貴重な資源として,人間とLLMが生成するトレーシング質問のデータセットを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T19:35:01Z)
• Exploring the Potential of Large Language Models to Generate Formative Programming Feedback [0.5371337604556311]
  計算機教育者や学習者のための大規模言語モデル(LLM)の可能性を探る。 これらの目的を達成するために、我々はChatGPTの入力としてCS1コース内で収集されたデータセットから学生のプログラミングシーケンスを使用した。 その結果,ChatGPTはプログラミングの入門タスクや学生の誤りに対して合理的に機能することがわかった。 しかし、教育者は、初心者向けの誤解を招く情報を含むことができるため、提供されたフィードバックの使い方に関するガイダンスを提供する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T15:22:11Z)
• Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.86322823501338]
  我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。 また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:35:16Z)
• Aligning Large Language Models with Human: A Survey [53.6014921995006]
  広範囲なテキストコーパスで訓練されたLarge Language Models (LLM) は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクの先導的なソリューションとして登場した。 その顕著な性能にもかかわらず、これらのモデルは、人間の指示を誤解したり、偏見のあるコンテンツを生成したり、事実的に誤った情報を生成するといった、ある種の制限を受ける傾向にある。 本調査では,これらのアライメント技術の概要について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T17:44:58Z)
• Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online Job Recommendations [63.19448893196642]
  本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。 この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T11:29:41Z)
• Multi-Task Instruction Tuning of LLaMa for Specific Scenarios: A Preliminary Study on Writing Assistance [60.40541387785977]
  小さな基礎モデルは、命令駆動データを用いて微調整された場合、多様なタスクに対処する際、顕著な習熟度を示すことができる。 本研究は, 汎用的な指導よりも, 1つないし数つの特定のタスクに主眼を置いている, 実践的な問題設定について検討する。 実験結果から,命令データに対する微調整LLaMAは,タスクの記述能力を大幅に向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T16:56:44Z)

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。