論文の概要: CodeTailor: Personalized Parsons Puzzles are Preferred Over AI-Generated
Solutions to Support Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12125v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 17:08:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 13:13:22.524758
- Title: CodeTailor: Personalized Parsons Puzzles are Preferred Over AI-Generated
Solutions to Support Learning
- Title（参考訳）: CodeTailor:パーソナライズされたパーソンズパズルは、学習を支援するAI生成ソリューションよりも優先される
- Authors: Xinying Hou, Zihan Wu, Xu Wang, Barbara J. Ericson
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用した,学生の認知活動を促進するシステムであるsysを紹介する。
800の不正な学生コードによる技術的評価により、サイは生徒に高品質な(正確でパーソナライズされ、簡潔な)パーソンズパズルを効率的に作成できることを示した。
学生たちは、AIが生成するソリューションを単に受け取るよりも、サイを学習に利用する方がよいと評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.028077796087939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Programming can be challenging for novices, but it is difficult to provide
high-quality, comprehensive, and timely support at scale. Generative AI and its
products, like ChatGPT, can create a solution for most introductory programming
problems. However, students may become overly reliant on these tools for quick
code generation and homework completion, leading to reduced engagement and
limited learning. In this work, we present \sys{}, a system that utilizes large
language models (LLM) while still promoting students' cognitive engagement.
\sys{} provides a personalized Parsons puzzle to support struggling students.
In a Parsons puzzle, students place mixed-up code blocks in the correct order
to solve a problem. A technical evaluation with 800 incorrect student code
demonstrated that \sys{} can efficiently create high-quality (correct,
personalized, and concise) Parsons puzzles for students. In a within-subjects
experiment with 18 novice programmers, most students rated using \sys{} as more
engaging, and they preferred \sys{} for learning rather than simply receiving
an AI-generated solution. Additionally, students recalled more new elements
from the supported practice to the posttest after using \sys{}, compared to
when they simply received a direct solution. Qualitative observations and
interviews provided evidence for the benefits of \sys{} including emphasizing
algorithmic thinking, fostering continuity in learning, promoting metacognitive
reflection, and boosting student confidence. We conclude by suggesting future
designs for applying generative AI in a way that minimizes over-reliance and
enhances learning.
- Abstract（参考訳）: プログラミングは初心者には難しいかもしれないが、大規模に高品質で包括的でタイムリーなサポートを提供することは難しい。
生成AIとその製品であるChatGPTは、ほとんどの導入プログラミング問題に対するソリューションを作成することができる。
しかし、学生は素早いコード生成と宿題の完了のためにこれらのツールに過度に依存し、エンゲージメントが減少し、学習が制限される。
本研究では,大規模言語モデル (LLM) を利用した学生の認知活動を促進するシステムである sys{} を提案する。
\sys{}は、苦労している学生を支援するパーソンズパズルを提供する。
パーソンズパズルでは、生徒は正しい順番で混合コードブロックを配置して問題を解決する。
800の不正な学生コードによる技術的評価により、‘sys{}’は生徒のための高品質(正確でパーソナライズされた、簡潔な)パーソンズパズルを効率的に作成できることを示した。
18人の初心者プログラマによるイントラサブジェクション実験では、ほとんどの学生は、単にaiが生成するソリューションを受け取るのではなく、学習のために \sys{} を好んだ。
さらに、学生は、単に直接解を得たときと比べて、サポートされたプラクティスから、 \sys{}を使った後のposttestまで、より多くの新しい要素を思い出した。
質的観察とインタビューは、アルゴリズム的思考の強調、学習の連続性育成、メタ認知的リフレクションの促進、学生の自信の高揚を含む、 \sys{} の利点の証拠を提供した。
我々は、過剰信頼性を最小化し、学習を強化する方法で生成AIを適用するための将来の設計を提案する。
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