論文の概要: The Widening Gap: The Benefits and Harms of Generative AI for Novice Programmers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17739v1
- Date: Tue, 28 May 2024 01:48:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 22:41:57.583511
- Title: The Widening Gap: The Benefits and Harms of Generative AI for Novice Programmers
- Title（参考訳）: The Widening Gap: 初心者プログラマのための生成AIのメリットとハーム
- Authors: James Prather, Brent Reeves, Juho Leinonen, Stephen MacNeil, Arisoa S. Randrianasolo, Brett Becker, Bailey Kimmel, Jared Wright, Ben Briggs,
- Abstract要約: 初心者プログラマはメタ認知的認識と戦略の欠如により、しばしば問題解決に苦しむ。
多くの初心者がジェネレーティブAI(GenAI)を使ってプログラミングしている
その結果, 加速した学生と苦労した学生の間には, GenAIツールの使用が不運な部分があることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.995977018536036
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Novice programmers often struggle through programming problem solving due to a lack of metacognitive awareness and strategies. Previous research has shown that novices can encounter multiple metacognitive difficulties while programming. Novices are typically unaware of how these difficulties are hindering their progress. Meanwhile, many novices are now programming with generative AI (GenAI), which can provide complete solutions to most introductory programming problems, code suggestions, hints for next steps when stuck, and explain cryptic error messages. Its impact on novice metacognition has only started to be explored. Here we replicate a previous study that examined novice programming problem solving behavior and extend it by incorporating GenAI tools. Through 21 lab sessions consisting of participant observation, interview, and eye tracking, we explore how novices are coding with GenAI tools. Although 20 of 21 students completed the assigned programming problem, our findings show an unfortunate divide in the use of GenAI tools between students who accelerated and students who struggled. Students who accelerated were able to use GenAI to create code they already intended to make and were able to ignore unhelpful or incorrect inline code suggestions. But for students who struggled, our findings indicate that previously known metacognitive difficulties persist, and that GenAI unfortunately can compound them and even introduce new metacognitive difficulties. Furthermore, struggling students often expressed cognitive dissonance about their problem solving ability, thought they performed better than they did, and finished with an illusion of competence. Based on our observations from both groups, we propose ways to scaffold the novice GenAI experience and make suggestions for future work.
- Abstract（参考訳）: 初心者プログラマはメタ認知的認識と戦略の欠如により、しばしば問題解決に苦しむ。
これまでの研究によると、初心者はプログラミング中に複数のメタ認知障害に遭遇する可能性がある。
初心者は通常、これらの困難が彼らの進歩を妨げていることに気付いていません。
一方、多くの初心者がジェネレーティブAI(GenAI)を使ってプログラミングしており、ほとんどの導入プログラミング問題、コード提案、スタント時の次のステップのヒント、暗号化エラーメッセージの説明などに対する完全なソリューションを提供することができる。
初心者のメタ認知に対するその影響は、探求され始めたばかりである。
ここでは、初心者プログラミングの問題解決行動を調査し、GenAIツールを組み込むことでそれを拡張する以前の研究を再現する。
参加者の観察、インタビュー、視線追跡からなる21のラボセッションを通じて、初心者がGenAIツールでどのようにコーディングしているかを調査する。
21名の学生のうち20名が割り当てられたプログラミング問題を完成させたが、この発見は、加速した学生と苦労した学生の間で、GenAIツールの使用が不運な二分したことを示している。
加速した学生はGenAIを使って、すでに意図していたコードを作成でき、不正なインラインコード提案を無視することができた。
しかし、苦労した学生にとって、これまでに知られていたメタ認知障害は継続し、残念ながらGenAIはそれらを統合し、新しいメタ認知障害を発生させる可能性がある。
さらに,苦労した学生は,問題解決能力に対する認知的不協和感を呈し,能力の錯覚に終止符を打った。
両グループによる観察から、初歩的なGenAI体験を足場にし、今後の作業を提案する方法を提案する。
関連論文リスト
- How Do Programming Students Use Generative AI? [7.863638253070439]
プログラミングの学生がChatGPTのような生成AIツールを実際にどのように使っているかを検討した。
一般的な概念に関する知識を探り,ソリューションを直接生成する,という2つの一般的な利用戦略を観察した。
その結果,ジェネレーティブAIによるプログラマエージェンシーの潜在的な減少と生産性に関する懸念が正当であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-17T10:25:41Z) - Insights from the Frontline: GenAI Utilization Among Software Engineering Students [19.31786879151898]
ソフトウェア開発(SE)において、ジェネレーティブAI(genAI)ツールがユビキタスになった
我々は、genAIツールを用いてSE学習と実装を補完する学術的経験を探求する。
これらのツールがどのような状況で役に立つのか、どのように課題に直面するのか、そしてこれらの課題がなぜ発生し、学生にどのように影響するかを調べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-20T07:30:51Z) - Beyond the Hype: A Comprehensive Review of Current Trends in Generative AI Research, Teaching Practices, and Tools [4.352985782794601]
2024年、コンピュータ教室におけるGenAI利用の効果に関する新たな研究が生まれ始めた。
新しいデータには、GenAIを使って教室の授業を大規模にサポートし、学生にGenAIでプログラミングの仕方を教えることが含まれる。
プログラミングの課題について、生徒にパーソナライズされたフィードバックを提供したり、プログラミングとスキルを同時に教える新しい種類のツールが登場している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-19T11:01:11Z) - Model-based Maintenance and Evolution with GenAI: A Look into the Future [47.93555901495955]
我々は、モデルベースエンジニアリング(MBM&E)の限界に対処する手段として、生成人工知能(GenAI)を用いることができると論じる。
我々は、エンジニアの学習曲線の削減、レコメンデーションによる効率の最大化、ドメイン問題を理解するための推論ツールとしてのGenAIの使用を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T23:13:26Z) - Probeable Problems for Beginner-level Programming-with-AI Contests [0.0]
我々は,複数の機関の学部生を対象に,2時間のプログラミングコンテストを実施している。
学生は個人またはグループで働けるようになり、AIツールを自由に使えるようになった。
これらのグループによって提出されたコードが、欠落した詳細を特定できる範囲を分析し、形式的および非公式なCS教育文脈における学習を支援する方法を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T00:39:32Z) - Genetic Auto-prompt Learning for Pre-trained Code Intelligence Language Models [54.58108387797138]
コードインテリジェンスタスクにおける即時学習の有効性について検討する。
既存の自動プロンプト設計手法は、コードインテリジェンスタスクに限られている。
本稿では、精巧な遺伝的アルゴリズムを用いてプロンプトを自動設計する遺伝的オートプロンプト(GenAP)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T13:37:00Z) - Identifying and Mitigating the Security Risks of Generative AI [179.2384121957896]
本稿では,GenAIによる双対ジレンマに関するGoogleのワークショップの成果を報告する。
GenAIはまた、攻撃者が新しい攻撃を生成し、既存の攻撃のベロシティと有効性を高めるためにも使用できる。
この話題について,コミュニティの短期的,長期的目標について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T18:51:09Z) - Innovating Computer Programming Pedagogy: The AI-Lab Framework for
Generative AI Adoption [0.0]
我々は、中核的なプログラミングコースでGenAIを効果的に活用するために、学生を指導するフレームワーク「AI-Lab」を紹介した。
GenAIの誤りを特定し、修正することで、学生は学習プロセスを充実させる。
教育者にとって、AI-Labは、学習経験におけるGenAIの役割に対する学生の認識を探索するメカニズムを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-23T17:20:37Z) - Generation Probabilities Are Not Enough: Uncertainty Highlighting in AI Code Completions [54.55334589363247]
本研究では,不確実性に関する情報を伝達することで,プログラマがより迅速かつ正確にコードを生成することができるかどうかを検討する。
トークンのハイライトは、編集される可能性が最も高いので、タスクの完了が早くなり、よりターゲットを絞った編集が可能になることがわかりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T18:43:34Z) - Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI [59.89011292395202]
AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。
本稿では, 社会工学的・インフラ的ミスマッチを明らかにすることにより, シームレスな設計がAIの説明可能性を高めることを提案する。
43人のAI実践者と実際のエンドユーザでこのプロセスを探求します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-12T21:54:05Z) - A User-Centred Framework for Explainable Artificial Intelligence in
Human-Robot Interaction [70.11080854486953]
本稿では,XAIのソーシャル・インタラクティブな側面に着目したユーザ中心型フレームワークを提案する。
このフレームワークは、エキスパートでないユーザのために考えられた対話型XAIソリューションのための構造を提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-27T09:56:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。