論文の概要: Iris: An AI-Driven Virtual Tutor For Computer Science Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08008v1
- Date: Thu, 9 May 2024 09:24:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 18:12:57.012933
- Title: Iris: An AI-Driven Virtual Tutor For Computer Science Education
- Title（参考訳）: Iris: コンピュータサイエンス教育のためのAI駆動バーチャルチューター
- Authors: Patrick Bassner, Eduard Frankford, Stephan Krusche,
- Abstract要約: 本稿では,対話型学習プラットフォームArtemisに組み込まれたチャットベースの仮想チューターであるIrisを紹介する。
アイリスはコンピュータサイエンスの学生をプログラミングの練習を通じて指導することで支援し、実践的に意味のある方法で家庭教師として振る舞うように設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8943924354248621
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating AI-driven tools in higher education is an emerging area with transformative potential. This paper introduces Iris, a chat-based virtual tutor integrated into the interactive learning platform Artemis that offers personalized, context-aware assistance in large-scale educational settings. Iris supports computer science students by guiding them through programming exercises and is designed to act as a tutor in a didactically meaningful way. Its calibrated assistance avoids revealing complete solutions, offering subtle hints or counter-questions to foster independent problem-solving skills. For each question, it issues multiple prompts in a Chain-of-Thought to GPT-3.5-Turbo. The prompts include a tutor role description and examples of meaningful answers through few-shot learning. Iris employs contextual awareness by accessing the problem statement, student code, and automated feedback to provide tailored advice. An empirical evaluation shows that students perceive Iris as effective because it understands their questions, provides relevant support, and contributes to the learning process. While students consider Iris a valuable tool for programming exercises and homework, they also feel confident solving programming tasks in computer-based exams without Iris. The findings underscore students' appreciation for Iris' immediate and personalized support, though students predominantly view it as a complement to, rather than a replacement for, human tutors. Nevertheless, Iris creates a space for students to ask questions without being judged by others.
- Abstract（参考訳）: 高等教育におけるAI駆動ツールの統合は、変革の可能性を持つ新興分野である。
本稿では,対話型学習プラットフォームArtemisに組み込まれたチャットベースの仮想チューターであるIrisを紹介する。
アイリスはコンピュータサイエンスの学生をプログラミングの練習を通じて指導することで支援し、実践的に意味のある方法で家庭教師として振る舞うように設計されている。
その校正された援助は、完全な解決策を明らかにすることを避け、独立した問題解決スキルを育むための微妙なヒントや対抗策を提供する。
各質問に対して、GPT-3.5-Turboへのチェーン・オブ・ソート(Chain-of-Thought)の複数のプロンプトを発行する。
プロンプトには、教師の役割の説明や、数ショットの学習による意味のある回答の例が含まれる。
Irisは、問題ステートメント、学生コード、自動フィードバックにアクセスして、適切なアドバイスを提供することによってコンテキスト認識を採用する。
経験的評価は、学生がイリスを自分の質問を理解し、関連する支援を提供し、学習プロセスに貢献するため、効果的であると認識していることを示している。
学生はIrisをプログラミング演習や宿題の貴重なツールと考えているが、Irisを使わずにコンピュータベースの試験でプログラミングタスクを解くことに自信を持っている。
この発見は、アイリスの即時かつパーソナライズされたサポートに対する学生の評価を裏付けるものであるが、学生はそれを、人間の教師の代わりではなく、補完するものと見なしている。
それにもかかわらず、アイリスは学生が他人に判断されることなく質問する場を作る。
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