論文の概要: The AI Companion in Education: Analyzing the Pedagogical Potential of ChatGPT in Computer Science and Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05205v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 21:42:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 14:29:03.378421
- Title: The AI Companion in Education: Analyzing the Pedagogical Potential of ChatGPT in Computer Science and Engineering
- Title（参考訳）: 教育におけるAIコンパニオン:コンピュータ科学と工学におけるChatGPTの教育的ポテンシャルの分析
- Authors: Zhangying He, Thomas Nguyen, Tahereh Miari, Mehrdad Aliasgari, Setareh Rafatirad, Hossein Sayadi,
- Abstract要約: 本研究は,CSE教育におけるChatGPTの教育的ポテンシャルを包括的に分析することを目的とする。
我々は体系的なアプローチを採用し、CSE分野における多様な教育実践問題を創出する。
我々の調査によると、概念知識クエリのような特定の質問タイプは、一般的にChatGPTに重大な課題を生じさせません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.120999712480549
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI), with ChatGPT as a prominent example, has recently taken center stage in various domains including higher education, particularly in Computer Science and Engineering (CSE). The AI revolution brings both convenience and controversy, offering substantial benefits while lacking formal guidance on their application. The primary objective of this work is to comprehensively analyze the pedagogical potential of ChatGPT in CSE education, understanding its strengths and limitations from the perspectives of educators and learners. We employ a systematic approach, creating a diverse range of educational practice problems within CSE field, focusing on various subjects such as data science, programming, AI, machine learning, networks, and more. According to our examinations, certain question types, like conceptual knowledge queries, typically do not pose significant challenges to ChatGPT, and thus, are excluded from our analysis. Alternatively, we focus our efforts on developing more in-depth and personalized questions and project-based tasks. These questions are presented to ChatGPT, followed by interactions to assess its effectiveness in delivering complete and meaningful responses. To this end, we propose a comprehensive five-factor reliability analysis framework to evaluate the responses. This assessment aims to identify when ChatGPT excels and when it faces challenges. Our study concludes with a correlation analysis, delving into the relationships among subjects, task types, and limiting factors. This analysis offers valuable insights to enhance ChatGPT's utility in CSE education, providing guidance to educators and students regarding its reliability and efficacy.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、ChatGPTを顕著な例として、近年、高等教育、特にコンピュータ科学・工学(CSE)など、様々な分野において中心的な役割を担っている。
AI革命は、利便性と論争の両方をもたらし、アプリケーションに関する正式なガイダンスを欠きながら、かなりのメリットを提供する。
本研究の主な目的は、CSE教育におけるChatGPTの教育的ポテンシャルを包括的に分析し、その強みと限界を教育者や学習者の視点から理解することである。
我々は、データサイエンス、プログラミング、AI、機械学習、ネットワークなど、さまざまな分野に焦点を当てた、CSE分野における多様な教育実践問題を生み出す、体系的なアプローチを採用しています。
調査の結果,概念知識クエリのような特定の質問タイプは,ChatGPTに重大な課題を生じないことが多いため,分析から除外されることがわかった。
あるいは、より深く、パーソナライズされた質問やプロジェクトベースのタスクの開発に注力しています。
これらの質問はChatGPTに提示され、その後に、完全な有意義な応答を提供することの有効性を評価する対話が続く。
そこで本研究では,応答を評価するための5要素信頼度分析フレームワークを提案する。
この評価は、ChatGPTがいつ、いつ課題に直面しているかを特定することを目的としている。
本研究は,被験者間の関係,課題タイプ,制限要因を考察し,相関分析により結論を導いた。
この分析は、CSE教育におけるChatGPTの有用性を高めるための貴重な洞察を与え、その信頼性と有効性について教育者や学生にガイダンスを提供する。
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