論文の概要: How Far Are We? The Triumphs and Trials of Generative AI in Learning Software Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11719v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 21:38:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 17:47:35.555045
• Title: How Far Are We? The Triumphs and Trials of Generative AI in Learning Software Engineering
• Title（参考訳）: 距離はどれくらいか? ソフトウェア工学の学習における生成AIの試行と試行
• Authors: Rudrajit Choudhuri, Dylan Liu, Igor Steinmacher, Marco Gerosa, Anita Sarma
• Abstract要約: 本研究は,ソフトウェア工学の学生を支援するコンボゲンAIプラットフォームChatGPTの有効性を評価する。 従来の資源と比較して,ChatGPTを用いた場合,参加者の生産性や自己効力度には統計的に差は認められなかった。 また,Human-AIインタラクションガイドライン違反による5つの障害が明らかとなり,参加者に対して7つの異なる(負の)結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.5141990552784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational Generative AI (convo-genAI) is revolutionizing Software Engineering (SE) as engineers and academics embrace this technology in their work. However, there is a gap in understanding the current potential and pitfalls of this technology, specifically in supporting students in SE tasks. In this work, we evaluate through a between-subjects study (N=22) the effectiveness of ChatGPT, a convo-genAI platform, in assisting students in SE tasks. Our study did not find statistical differences in participants' productivity or self-efficacy when using ChatGPT as compared to traditional resources, but we found significantly increased frustration levels. Our study also revealed 5 distinct faults arising from violations of Human-AI interaction guidelines, which led to 7 different (negative) consequences on participants.
• Abstract（参考訳）: 会話生成AI(convo-genAI)は、エンジニアや学者が自分たちの仕事にこの技術を取り入れているため、ソフトウェア工学(SE)に革命をもたらしている。 しかし、この技術の現在の可能性と落とし穴を理解することにはギャップがあり、特にseタスクの学生を支援する。 本研究では,コンボゲンAIプラットフォームであるChatGPTのSEタスクにおける学生支援効果について,対象間比較(N=22)を通じて評価する。 本研究は,チャットgptを従来の資源と比較すると,参加者の生産性や自己効力の統計的差異は認められなかったが,フラストレーションレベルは有意に増加した。 また,Human-AIインタラクションガイドライン違反による5つの障害が明らかとなり,参加者に対して7つの異なる(負の)結果が得られた。

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