論文の概要: A GPT-based Code Review System for Programming Language Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04722v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 12:16:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 16:25:52.673960
- Title: A GPT-based Code Review System for Programming Language Learning
- Title（参考訳）: プログラミング学習のためのGPTに基づくコードレビューシステム
- Authors: Lee Dong-Kyu,
- Abstract要約: 本研究は,GPT-4を用いて学習者フレンドリなコードレビューを提供し,AIアシスト不正行為のリスクを最小限に抑えるシステムを提案する。
改良されたシステムは、厳格なコード正当性チェック、応答時間、API呼び出しコストの低減、コードレビューの品質の4つの基準に基づいて、ソフトウェア教育の専門家による評価を受けた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The increasing demand for programming language education and growing class sizes require immediate and personalized feedback. However, traditional code review methods have limitations in providing this level of feedback. As the capabilities of Large Language Models (LLMs) like GPT for generating accurate solutions and timely code reviews are verified, this research proposes a system that employs GPT-4 to offer learner-friendly code reviews and minimize the risk of AI-assist cheating. To provide learner-friendly code reviews, a dataset was collected from an online judge system, and this dataset was utilized to develop and enhance the system's prompts. In addition, to minimize AI-assist cheating, the system flow was designed to provide code reviews only for code submitted by a learner, and a feature that highlights code lines to fix was added. After the initial system was deployed on the web, software education experts conducted usability test. Based on the results, improvement strategies were developed to improve code review and code correctness check module, thereby enhancing the system. The improved system underwent evaluation by software education experts based on four criteria: strict code correctness checks, response time, lower API call costs, and the quality of code reviews. The results demonstrated a performance to accurately identify error types, shorten response times, lower API call costs, and maintain high-quality code reviews without major issues. Feedback from participants affirmed the tool's suitability for teaching programming to primary and secondary school students. Given these benefits, the system is anticipated to be a efficient learning tool in programming language learning for educational settings.
- Abstract（参考訳）: プログラミング言語教育とクラスサイズの増大に対する需要の増加は、即時かつパーソナライズされたフィードバックを必要とする。
しかし、従来のコードレビュー手法には、このレベルのフィードバックの提供に制限がある。
GPTのような大規模言語モデル(LLM)の正確な解を生成する能力とタイムリーなコードレビューが検証されるため、GPT-4を用いて学習者フレンドリなコードレビューを提供し、AIアシスト不正行為のリスクを最小限に抑えるシステムを提案する。
学習者フレンドリなコードレビューを提供するため、オンライン判断システムからデータセットを収集し、このデータセットを使用してシステムのプロンプトの開発と強化を行った。
さらに、AIアシスタントの不正行為を最小限に抑えるため、システムフローは学習者が提出したコードにのみコードレビューを提供するように設計されており、修正するコード行をハイライトする機能も追加された。
最初のシステムがWeb上にデプロイされた後、ソフトウェア教育の専門家はユーザビリティテストを実施した。
結果から,コードレビューとコード正当性チェックモジュールの改善策が開発され,システムの向上が図られた。
改良されたシステムは、厳格なコード正当性チェック、応答時間、API呼び出しコストの低減、コードレビューの品質の4つの基準に基づいて、ソフトウェア教育の専門家による評価を受けた。
その結果、エラータイプを正確に識別し、応答時間を短縮し、API呼び出しコストを低減し、重大な問題なく高品質なコードレビューを維持する性能が示された。
参加者からのフィードバックは、小学生や中学生にプログラミングを教えるためのツールの適性を確認した。
これらの利点を踏まえると、このシステムは教育環境のためのプログラム言語学習における効率的な学習ツールとして期待されている。
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