論文の概要: Understanding Help-Seeking Behavior of Students Using LLMs vs. Web Search for Writing SQL Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08401v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 19:58:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:20:01.698525
• Title: Understanding Help-Seeking Behavior of Students Using LLMs vs. Web Search for Writing SQL Queries
• Title（参考訳）: LLMとWeb検索を用いたSQLクエリ作成における学生のヘルプ検索行動の理解
• Authors: Harsh Kumar, Mohi Reza, Jeb Mitchell, Ilya Musabirov, Lisa Zhang, Michael Liut,
• Abstract要約: プログラミング教育における大規模言語モデル(LLM)の利用の増加は、学生がqlクエリを書く方法を変えつつある。 伝統的に、学生はコーディング支援のためのウェブ検索に大きく依存していたが、これはChatGPTのようなLLMの採用によって変化してきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.976989336150112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Growth in the use of large language models (LLMs) in programming education is altering how students write SQL queries. Traditionally, students relied heavily on web search for coding assistance, but this has shifted with the adoption of LLMs like ChatGPT. However, the comparative process and outcomes of using web search versus LLMs for coding help remain underexplored. To address this, we conducted a randomized interview study in a database classroom to compare web search and LLMs, including a publicly available LLM (ChatGPT) and an instructor-tuned LLM, for writing SQL queries. Our findings indicate that using an instructor-tuned LLM required significantly more interactions than both ChatGPT and web search, but resulted in a similar number of edits to the final SQL query. No significant differences were found in the quality of the final SQL queries between conditions, although the LLM conditions directionally showed higher query quality. Furthermore, students using instructor-tuned LLM reported a lower mental demand. These results have implications for learning and productivity in programming education.
• Abstract（参考訳）: プログラミング教育における大規模言語モデル(LLM)の利用の増加は、学生のSQLクエリの書き方を変えつつある。 伝統的に、学生はコーディング支援のためのウェブ検索に大きく依存していたが、これはChatGPTのようなLLMの採用によって変化してきた。 しかし、コーディングにおけるWeb検索とLLMの比較プロセスと結果については、未検討のままである。 そこで我々は,データベース教室でランダムなインタビュー調査を行い,Web検索とLLMを比較し,SQLクエリを書くためのLLM(ChatGPT)とインストラクターチューニングLLM(LLM)を比較した。 この結果,インストラクターチューニング LLM では,ChatGPT と Web 検索のどちらよりもはるかに多くのインタラクションが必要であったが,最終的なSQL クエリに類似した編集数が得られた。 LLM条件は高いクエリ品質を示したが、最終的なSQLクエリの品質には大きな違いは見つからなかった。 さらに、インストラクター・チューニング LLM を用いた学生は、精神的な要求が低いことを報告した。 これらの結果は、プログラミング教育における学習と生産性に影響を及ぼす。

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