論文の概要: Analyzing LLM Usage in an Advanced Computing Class in India
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04603v2
- Date: Thu, 25 Jul 2024 05:22:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 19:07:19.699776
- Title: Analyzing LLM Usage in an Advanced Computing Class in India
- Title（参考訳）: インドにおける高度なコンピューティング授業におけるLLM利用の分析
- Authors: Anupam Garg, Aryaman Raina, Aryan Gupta, Jaskaran Singh, Manav Saini, Prachi Iiitd, Ronit Mehta, Rupin Oberoi, Sachin Sharma, Samyak Jain, Sarthak Tyagi, Utkarsh Arora, Dhruv Kumar,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を,大学院生や大学院生が高度なコンピューティングクラスにおけるプログラミング課題に活用することを検討した。
インド大学の分散システムクラスから411名の学生を対象に,総合的な分析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.580708389528142
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study examines the use of large language models (LLMs) by undergraduate and graduate students for programming assignments in advanced computing classes. Unlike existing research, which primarily focuses on introductory classes and lacks in-depth analysis of actual student-LLM interactions, our work fills this gap. We conducted a comprehensive analysis involving 411 students from a Distributed Systems class at an Indian university, where they completed three programming assignments and shared their experiences through Google Form surveys. Our findings reveal that students leveraged LLMs for a variety of tasks, including code generation, debugging, conceptual inquiries, and test case creation. They employed a spectrum of prompting strategies, ranging from basic contextual prompts to advanced techniques like chain-of-thought prompting and iterative refinement. While students generally viewed LLMs as beneficial for enhancing productivity and learning, we noted a concerning trend of over-reliance, with many students submitting entire assignment descriptions to obtain complete solutions. Given the increasing use of LLMs in the software industry, our study highlights the need to update undergraduate curricula to include training on effective prompting strategies and to raise awareness about the benefits and potential drawbacks of LLM usage in academic settings.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を,大学院生や大学院生が高度なコンピューティングクラスにおけるプログラミング課題に活用することを検討した。
主に入門授業に焦点をあて、実際の学生とLLMの相互作用の詳細な分析を欠いている既存の研究とは異なり、我々の研究はこのギャップを埋めている。
インド大学の分散システムクラスから411人の学生を対象に、総合的な分析を行い、3つのプログラミング課題を完了し、Google Formサーベイを通じて経験を共有した。
その結果, 学生はコード生成, デバッグ, 概念質問, テストケース作成など, 様々なタスクにLLMを活用していることがわかった。
彼らは、基本的な文脈的プロンプトから、連鎖的プロンプトや反復的洗練のような高度な技術まで、一連のプロンプト戦略を採用した。
学生は一般的に,LLMを生産性の向上と学習に役立つと考えているが,信頼性の過度な傾向が指摘され,多くの学生が全課題記述を提出して完全なソリューションを得た。
ソフトウェア産業におけるLLMの利用の増加を踏まえ,本研究は,効果的なプロンプト戦略のトレーニングを含む学部カリキュラムの更新と,学術的環境におけるLLM利用のメリットと潜在的な欠点に対する認識を高めることの必要性を強調した。
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