論文の概要: CodeAid: Evaluating a Classroom Deployment of an LLM-based Programming Assistant that Balances Student and Educator Needs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11314v1
• Date: Sat, 20 Jan 2024 20:14:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 17:08:01.889201
• Title: CodeAid: Evaluating a Classroom Deployment of an LLM-based Programming Assistant that Balances Student and Educator Needs
• Title（参考訳）: CodeAid: 学生と教育者のニーズのバランスをとるLLMベースのプログラミングアシスタントの教室展開の評価
• Authors: Majeed Kazemitabaar, Runlong Ye, Xiaoning Wang, Austin Z. Henley, Paul Denny, Michelle Craig, Tovi Grossman
• Abstract要約: 我々は,LLMベースのプログラミングアシスタントであるCodeAidを開発した。 例えば、CodeAidは概念的な質問に答え、行ごとの説明で擬似コードを生成し、修正提案で生徒の誤ったコードに注釈を付けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.866602418099518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Timely, personalized feedback is essential for students learning programming, especially as class sizes expand. LLM-based tools like ChatGPT offer instant support, but reveal direct answers with code, which may hinder deep conceptual engagement. We developed CodeAid, an LLM-based programming assistant delivering helpful, technically correct responses, without revealing code solutions. For example, CodeAid can answer conceptual questions, generate pseudo-code with line-by-line explanations, and annotate student's incorrect code with fix suggestions. We deployed CodeAid in a programming class of 700 students for a 12-week semester. A thematic analysis of 8,000 usages of CodeAid was performed, further enriched by weekly surveys, and 22 student interviews. We then interviewed eight programming educators to gain further insights on CodeAid. Findings revealed students primarily used CodeAid for conceptual understanding and debugging, although a minority tried to obtain direct code. Educators appreciated CodeAid's educational approach, and expressed concerns about occasional incorrect feedback and students defaulting to ChatGPT.
• Abstract（参考訳）: タイムリーに言えば、プログラミングを学ぶ学生にはパーソナライズされたフィードバックが不可欠だ。 LLMベースのツールであるChatGPTは、インスタントサポートを提供するが、コードによる直接的な回答は、深い概念的エンゲージメントを妨げる可能性がある。 我々は,LLMベースのプログラミングアシスタントであるCodeAidを開発した。 例えば、CodeAidは概念的な質問に答え、行ごとの説明で擬似コードを生成し、修正提案で生徒の誤ったコードに注釈を付けることができる。 私たちは12週間の学期で700人の学生のプログラミングクラスにCodeAidをデプロイしました。 8000のCodeAid使用のテーマ分析を行い、毎週の調査と22名の学生インタビューによりさらに充実させた。 次に8人のプログラミング教育者にインタビューして、CodeAidに関するさらなる洞察を得た。 発見によると、学生は主にCodeAidを使って概念的理解とデバッグを行ったが、少数派は直接コードを取得しようとした。 教育者はCodeAidの教育的アプローチを高く評価し、時に誤ったフィードバックやChatGPTをデフォルトとする学生への懸念を表明した。

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