論文の概要: Evaluating Contextually Personalized Programming Exercises Created with Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11994v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 12:59:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 11:30:12.159991
- Title: Evaluating Contextually Personalized Programming Exercises Created with Generative AI
- Title（参考訳）: 生成AIを用いたコンテキストパーソナライズされたプログラミング演習の評価
- Authors: Evanfiya Logacheva, Arto Hellas, James Prather, Sami Sarsa, Juho Leinonen,
- Abstract要約: 本報告では,GPT-4で作成した文脈別にパーソナライズされたプログラミング演習を含む,選択型プログラミングコースにおけるユーザスタディについて報告する。
その結果, GPT-4で発生する運動の質は概して高かった。
これは、AIが生成するプログラミング問題は、入門プログラミングコースに付加価値があることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.046163999707179
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Programming skills are typically developed through completing various hands-on exercises. Such programming problems can be contextualized to students' interests and cultural backgrounds. Prior research in educational psychology has demonstrated that context personalization of exercises stimulates learners' situational interests and positively affects their engagement. However, creating a varied and comprehensive set of programming exercises for students to practice on is a time-consuming and laborious task for computer science educators. Previous studies have shown that large language models can generate conceptually and contextually relevant programming exercises. Thus, they offer a possibility to automatically produce personalized programming problems to fit students' interests and needs. This article reports on a user study conducted in an elective introductory programming course that included contextually personalized programming exercises created with GPT-4. The quality of the exercises was evaluated by both the students and the authors. Additionally, this work investigated student attitudes towards the created exercises and their engagement with the system. The results demonstrate that the quality of exercises generated with GPT-4 was generally high. What is more, the course participants found them engaging and useful. This suggests that AI-generated programming problems can be a worthwhile addition to introductory programming courses, as they provide students with a practically unlimited pool of practice material tailored to their personal interests and educational needs.
- Abstract（参考訳）: プログラミングスキルは、様々なハンズオンエクササイズを完了して開発されるのが一般的である。
このようなプログラミング問題は、学生の興味や文化的背景に文脈化することができる。
教育心理学における先行研究は、運動の文脈的パーソナライゼーションが学習者の状況的関心を刺激し、彼らのエンゲージメントに肯定的な影響を及ぼすことを示した。
しかし、学生が実践するための多様な包括的なプログラミング演習を作成することは、コンピュータサイエンス教育者にとって時間と労力のかかる課題である。
従来の研究では、大きな言語モデルが概念的および文脈的に関連するプログラミング演習を生成できることが示されている。
そのため、学生の興味やニーズに合ったパーソナライズされたプログラミング問題を自動的に生成することが可能になる。
本報告では,GPT-4で作成した文脈的にパーソナライズされたプログラミング演習を含む,選択型プログラミングコースで実施されるユーザスタディについて報告する。
運動の質は,学生と著者の両方が評価した。
さらに,本研究は,創生運動に対する学生の態度とシステムとの関わりについて検討した。
その結果, GPT-4で発生する運動の質は概して高かった。
さらに、参加者は興味を持ち、役に立ちます。
このことは、AIが生成するプログラミング問題は、学生が自分の個人的関心や教育的ニーズに合わせた、事実上無制限の実践資料を提供するため、入門プログラミングコースに価値を付加する可能性があることを示唆している。
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