論文の概要: Enhancing Computer Programming Education with LLMs: A Study on Effective Prompt Engineering for Python Code Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05437v1
- Date: Sun, 7 Jul 2024 16:41:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 19:38:04.508709
- Title: Enhancing Computer Programming Education with LLMs: A Study on Effective Prompt Engineering for Python Code Generation
- Title（参考訳）: LLMによるコンピュータプログラミング教育の強化:Pythonコード生成のための効果的なプロンプトエンジニアリングに関する研究
- Authors: Tianyu Wang, Nianjun Zhou, Zhixiong Chen,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とプロンプトエンジニアリングは、パーソナライズされた教育を通じてコンピュータプログラミング教育を前進させる大きな可能性を秘めている。
本稿では, 多様な教育ニーズに合わせた迅速な技術戦略の体系的分類, LLMの本来の能力を超えた複雑な問題を解決する能力の強化, これらの戦略の評価と実装のための堅牢な枠組みの確立, の3つの重要な研究課題について考察する。
GPT-4o, GPT-4o, Llama3-8b, Mixtral-8x7b を用いたLeetCode や USACO などのデータセットによる実験により, GPT-4o は特に "multi-step" で他より一貫して優れていることが明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.267144136593821
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) and prompt engineering hold significant potential for advancing computer programming education through personalized instruction. This paper explores this potential by investigating three critical research questions: the systematic categorization of prompt engineering strategies tailored to diverse educational needs, the empowerment of LLMs to solve complex problems beyond their inherent capabilities, and the establishment of a robust framework for evaluating and implementing these strategies. Our methodology involves categorizing programming questions based on educational requirements, applying various prompt engineering strategies, and assessing the effectiveness of LLM-generated responses. Experiments with GPT-4, GPT-4o, Llama3-8b, and Mixtral-8x7b models on datasets such as LeetCode and USACO reveal that GPT-4o consistently outperforms others, particularly with the "multi-step" prompt strategy. The results show that tailored prompt strategies significantly enhance LLM performance, with specific strategies recommended for foundational learning, competition preparation, and advanced problem-solving. This study underscores the crucial role of prompt engineering in maximizing the educational benefits of LLMs. By systematically categorizing and testing these strategies, we provide a comprehensive framework for both educators and students to optimize LLM-based learning experiences. Future research should focus on refining these strategies and addressing current LLM limitations to further enhance educational outcomes in computer programming instruction.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とプロンプトエンジニアリングは、パーソナライズされた教育を通じてコンピュータプログラミング教育を前進させる大きな可能性を秘めている。
本論では, 多様な教育ニーズに合わせた迅速な技術戦略の体系的分類, それらの能力を超えた複雑な問題を解決するためのLLMの強化, それらの戦略を評価・実装するための堅牢な枠組みの確立, という3つの重要な研究課題について検討する。
本手法では,教育的要件に基づいてプログラミング質問を分類し,様々な迅速なエンジニアリング戦略を適用し,LLM生成応答の有効性を評価する。
GPT-4o、GPT-4o、Llama3-8b、Mixtral-8x7bによるLeetCodeやUSACOのようなデータセットの実験では、GPT-4oは、特に"複数ステップ"のプロンプト戦略において、他のモデルよりも一貫して優れていることが示されている。
提案手法は, 基礎学習, 競争準備, 高度な問題解決に推奨される具体的な戦略により, LLM性能を著しく向上させることが示唆された。
本研究は, LLMの教育効果を最大化する上で, ファシリテーター・エンジニアリングが果たす重要な役割を浮き彫りにするものである。
これらの戦略を体系的に分類し,テストすることにより,LLMに基づく学習体験を最適化するための教育者および学生の総合的な枠組みを提供する。
今後の研究は、これらの戦略を洗練し、コンピュータプログラミング教育における教育的成果をさらに高めるために、現在のLLMの限界に対処することに集中すべきである。
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