論文の概要: Integrating AI Tutors in a Programming Course
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15718v1
- Date: Sun, 14 Jul 2024 00:42:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-28 18:29:13.446944
- Title: Integrating AI Tutors in a Programming Course
- Title（参考訳）: プログラミングコースにおけるAIチュータの統合
- Authors: Iris Ma, Alberto Krone Martins, Cristina Videira Lopes,
- Abstract要約: RAGManはLLMベースのチューターシステムで、様々なコース特化および宿題特化AIチューターをサポートする。
本稿では,AI教師とのインタラクション,学生のフィードバック,および比較グレード分析について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: RAGMan is an LLM-powered tutoring system that can support a variety of course-specific and homework-specific AI tutors. RAGMan leverages Retrieval Augmented Generation (RAG), as well as strict instructions, to ensure the alignment of the AI tutors' responses. By using RAGMan's AI tutors, students receive assistance with their specific homework assignments without directly obtaining solutions, while also having the ability to ask general programming-related questions. RAGMan was deployed as an optional resource in an introductory programming course with an enrollment of 455 students. It was configured as a set of five homework-specific AI tutors. This paper describes the interactions the students had with the AI tutors, the students' feedback, and a comparative grade analysis. Overall, about half of the students engaged with the AI tutors, and the vast majority of the interactions were legitimate homework questions. When students posed questions within the intended scope, the AI tutors delivered accurate responses 98% of the time. Within the students used AI tutors, 78% reported that the tutors helped their learning. Beyond AI tutors' ability to provide valuable suggestions, students reported appreciating them for fostering a safe learning environment free from judgment.
- Abstract（参考訳）: RAGManはLLMベースのチューターシステムで、様々なコース特化および宿題特化AIチューターをサポートする。
RAGManは、Retrieval Augmented Generation(RAG)と厳格な命令を活用して、AI教師のレスポンスのアライメントを保証する。
RAGManのAIチューターを使用することで、生徒は直接ソリューションを得ることなく、特定の宿題の支援を受けると同時に、一般的なプログラミング関連の質問をすることができる。
RAGManは455人の学生が入学する入門プログラムコースでオプションのリソースとしてデプロイされた。
それは5つの宿題に特化したAI家庭教師のセットとして構成された。
本稿では,AI教師とのインタラクション,学生のフィードバック,および比較グレード分析について述べる。
全体としては、学生の約半数がAI家庭教師に携わり、インタラクションの大部分は正統な宿題に関する質問だった。
学生が意図した範囲内で質問をしたとき、AI教師は98%の正確な回答を出した。
学生の78%は、教師が学習を助けたと報告している。
学生は、AI教師が有意義な提案を提供する能力の他に、安全な学習環境を判断なしで育てることに感謝していると報告した。
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