論文の概要: AI-Tutoring in Software Engineering Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02548v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 08:15:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 18:10:13.041129
- Title: AI-Tutoring in Software Engineering Education
- Title（参考訳）: ソフトウェア工学教育におけるAIチューニング
- Authors: Eduard Frankford, Clemens Sauerwein, Patrick Bassner, Stephan Krusche, Ruth Breu,
- Abstract要約: 我々は,GPT-3.5-TurboモデルをAI-TutorとしてAPASアルテミスに組み込むことで,探索的なケーススタディを行った。
この発見は、タイムリーなフィードバックやスケーラビリティといった利点を浮き彫りにしている。
しかし,AI-Tutor を用いた場合,一般的な応答や学習進行抑制に対する学生の懸念も明らかであった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7631288333466648
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the rapid advancement of artificial intelligence (AI) in various domains, the education sector is set for transformation. The potential of AI-driven tools in enhancing the learning experience, especially in programming, is immense. However, the scientific evaluation of Large Language Models (LLMs) used in Automated Programming Assessment Systems (APASs) as an AI-Tutor remains largely unexplored. Therefore, there is a need to understand how students interact with such AI-Tutors and to analyze their experiences. In this paper, we conducted an exploratory case study by integrating the GPT-3.5-Turbo model as an AI-Tutor within the APAS Artemis. Through a combination of empirical data collection and an exploratory survey, we identified different user types based on their interaction patterns with the AI-Tutor. Additionally, the findings highlight advantages, such as timely feedback and scalability. However, challenges like generic responses and students' concerns about a learning progress inhibition when using the AI-Tutor were also evident. This research adds to the discourse on AI's role in education.
- Abstract（参考訳）: 様々な領域における人工知能(AI)の急速な進歩により、教育部門は変革をめざすことになる。
学習体験、特にプログラミングにおけるAI駆動ツールの可能性は非常に大きい。
しかし、AI-Tutorとして自動プログラミングアセスメントシステム(APAS)で使用されるLarge Language Models(LLMs)の科学的評価はほとんど未定である。
したがって、学生がそのようなAI-Tutorとどのように相互作用するかを理解し、その経験を分析する必要がある。
本稿では,GAT-3.5-TurboモデルをAI-TutorとしてAPASアルテミスに組み込むことにより,探索的ケーススタディを行った。
実験データ収集と探索調査を組み合わせることで,AI-Tutorとのインタラクションパターンに基づいて,さまざまなユーザタイプを特定した。
さらにこの発見は、タイムリーなフィードバックやスケーラビリティといったメリットも強調している。
しかし,AI-Tutor を用いた場合,一般的な応答や学習進行抑制に対する学生の懸念も明らかであった。
この研究は、AIの教育における役割について論じるものである。
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