論文の概要: AI Teaches the Art of Elegant Coding: Timely, Fair, and Helpful Style Feedback in a Global Course
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14986v1
- Date: Fri, 22 Mar 2024 06:45:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 18:27:45.620938
- Title: AI Teaches the Art of Elegant Coding: Timely, Fair, and Helpful Style Feedback in a Global Course
- Title（参考訳）: AIがエレガントコーディングの技法を語る:グローバルコースでタイムリー、フェア、ヘルプフルスタイルのフィードバック
- Authors: Juliette Woodrow, Ali Malik, Chris Piech,
- Abstract要約: 我々は、大規模なオンラインCS1コースであるCode in Placeに、新しいリアルタイムスタイルフィードバックツールをデプロイした経験を紹介する。
その結果, リアルタイムにスタイルフィードバックを受けた学生は, 遅延フィードバックを受けた学生に比べて, 5倍の視聴率と参加率を示した。
フィードバックを見た人は、コードに対して重要なスタイル関連の編集を行う傾向があり、これらの編集のうち79%が直接フィードバックを取り入れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.176398354378088
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Teaching students how to write code that is elegant, reusable, and comprehensible is a fundamental part of CS1 education. However, providing this "style feedback" in a timely manner has proven difficult to scale. In this paper, we present our experience deploying a novel, real-time style feedback tool in Code in Place, a large-scale online CS1 course. Our tool is based on the latest breakthroughs in large-language models (LLMs) and was carefully designed to be safe and helpful for students. We used our Real-Time Style Feedback tool (RTSF) in a class with over 8,000 diverse students from across the globe and ran a randomized control trial to understand its benefits. We show that students who received style feedback in real-time were five times more likely to view and engage with their feedback compared to students who received delayed feedback. Moreover, those who viewed feedback were more likely to make significant style-related edits to their code, with over 79% of these edits directly incorporating their feedback. We also discuss the practicality and dangers of LLM-based tools for feedback, investigating the quality of the feedback generated, LLM limitations, and techniques for consistency, standardization, and safeguarding against demographic bias, all of which are crucial for a tool utilized by students.
- Abstract（参考訳）: 生徒にエレガントで再利用性があり、理解しやすいコードを書く方法を教えることは、CS1教育の基本的な部分である。
しかし、この"スタイルフィードバック"をタイムリーに提供することは、スケールするのが困難であることが証明された。
本稿では,大規模なオンラインCS1コースであるCode in Placeに,新しいリアルタイムフィードバックツールをデプロイした経験を紹介する。
我々のツールは,大規模言語モデル(LLM)の最新のブレークスルーに基づいており,学生にとって安全で役に立つように設計されている。
世界中から8,000人以上の多様な学生を抱えたクラスでリアルタイムスタイルフィードバックツール(RTSF)を使用して、ランダムなコントロールトライアルを実施して、そのメリットを理解しました。
その結果, リアルタイムにスタイルフィードバックを受けた学生は, 遅延フィードバックを受けた学生に比べて, 5倍の視聴率と参加率を示した。
さらに、フィードバックを見た人は、コードに重要なスタイル関連の編集を行う傾向があり、これらの編集のうち79%が直接フィードバックを取り入れている。
また, LLM ベースのフィードバックツールの実用性と危険性, 生成したフィードバックの品質, LLM の制限, 一貫性, 標準化, および人口統計バイアスに対する保護技術についても論じる。
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