論文の概要: A Survey Study on the State of the Art of Programming Exercise Generation using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20183v1
• Date: Thu, 30 May 2024 15:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 13:39:08.960107
• Title: A Survey Study on the State of the Art of Programming Exercise Generation using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたプログラミング演習生成技術の現状に関する調査研究
• Authors: Eduard Frankford, Ingo Höhn, Clemens Sauerwein, Ruth Breu,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) のプログラミング演習生成能力について分析する。 調査研究を通じて,技術の現状を定義し,その強みと弱みを抽出し,評価行列を提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper analyzes Large Language Models (LLMs) with regard to their programming exercise generation capabilities. Through a survey study, we defined the state of the art, extracted their strengths and weaknesses and finally proposed an evaluation matrix, helping researchers and educators to decide which LLM is the best fitting for the programming exercise generation use case. We also found that multiple LLMs are capable of producing useful programming exercises. Nevertheless, there exist challenges like the ease with which LLMs might solve exercises generated by LLMs. This paper contributes to the ongoing discourse on the integration of LLMs in education.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) のプログラミング演習生成能力について分析する。 調査研究を通じて、最先端技術を定義し、その強度と弱点を抽出し、最終的に評価行列を提案し、研究者や教育者がプログラミング演習生成ユースケースに最適なLCMを決定するのに役立てた。 また、複数のLLMが有用なプログラミング演習を作成可能であることも判明した。 それでも、LLMがLLMによって生成されたエクササイズを解決することの容易さのような課題がある。 本稿では,LLMの教育における統合に関する議論の継続に寄与する。

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