論文の概要: QACP: An Annotated Question Answering Dataset for Assisting Chinese
Python Programming Learners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07913v2
- Date: Fri, 23 Feb 2024 02:35:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 17:20:21.549769
- Title: QACP: An Annotated Question Answering Dataset for Assisting Chinese
Python Programming Learners
- Title（参考訳）: qacp:中国のpythonプログラミング学習者を支援する注釈付き質問応答データセット
- Authors: Rui Xiao, Lu Han, Xiaoying Zhou, Jiong Wang, Na Zong, Pengyu Zhang
- Abstract要約: 本稿では,Python学習者を対象とした中国語質問・回答データセットを提案する。
オンラインプログラミング教育の有効性と品質を高めるために設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.90557801193242
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In online learning platforms, particularly in rapidly growing computer
programming courses, addressing the thousands of students' learning queries
requires considerable human cost. The creation of intelligent assistant large
language models (LLMs) tailored for programming education necessitates distinct
data support. However, in real application scenarios, the data resources for
training such LLMs are relatively scarce. Therefore, to address the data
scarcity in intelligent educational systems for programming, this paper
proposes a new Chinese question-and-answer dataset for Python learners. To
ensure the authenticity and reliability of the sources of the questions, we
collected questions from actual student questions and categorized them
according to various dimensions such as the type of questions and the type of
learners. This annotation principle is designed to enhance the effectiveness
and quality of online programming education, providing a solid data foundation
for developing the programming teaching assists (TA). Furthermore, we conducted
comprehensive evaluations of various LLMs proficient in processing and
generating Chinese content, highlighting the potential limitations of general
LLMs as intelligent teaching assistants in computer programming courses.
- Abstract（参考訳）: オンライン学習プラットフォーム、特に急速に成長するコンピュータプログラミングコースでは、何千もの学生の学習クエリに対処するにはかなりの人的コストが必要となる。
プログラミング教育に適したインテリジェントアシスタント大言語モデル(LLM)の作成は、異なるデータサポートを必要とする。
しかし、実際のアプリケーションシナリオでは、そのようなLLMをトレーニングするデータリソースは比較的少ない。
そこで本稿では,プログラミングのための知的教育システムにおけるデータ不足に対処するために,python学習者のための新しい中国語問答データセットを提案する。
質問の情報源の信頼性と信頼性を確保するため,実際の学生の質問から質問を収集し,質問の種類や学習者のタイプなど,様々な次元に分類した。
このアノテーション原則は、オンラインプログラミング教育の有効性と品質を高めるために設計され、プログラミング指導支援(ta)を開発するための堅固なデータ基盤を提供する。
さらに,中国語内容の処理・生成に長けた各種LLMの総合的な評価を行い,コンピュータプログラミングコースにおける知的指導支援としての一般LLMの潜在的な限界を強調した。
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