論文の概要: ChatGPT and Its Educational Impact: Insights from a Software Development Competition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03779v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 05:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-15 05:41:23.403092
- Title: ChatGPT and Its Educational Impact: Insights from a Software Development Competition
- Title（参考訳）: ChatGPTとその教育的影響:ソフトウェア開発コンペティションからの洞察
- Authors: Sunhee Hwang, Yudoo Kim, Heejin Lee,
- Abstract要約: われわれはChatGPTを利用したソフトウェア開発コンペティションを組織し、4週間にわたって36人の学生を巻き込んだ。
コンペティションの結果,ChatGPTを様々な開発段階に幅広く利用している学生は,プロジェクト完了率が高く,スコアも良好であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.269870451257318
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study explores the integration and impact of ChatGPT, a generative AI that utilizes natural language processing, in an educational environment. The main goal is to evaluate how ChatGPT affects project performance. To this end, we organize a software development competition utilizing ChatGPT, lasting for four weeks and involving 36 students. The competition is structured in two rounds: in the first round, all 36 students participate and are evaluated based on specific performance metrics such as code quality, innovation, and adherence to project requirements. The top 15 performers from the first round are then selected to advance to the second round, where they compete for the final rankings and the overall winner is determined. The competition shows that students who use ChatGPT extensively in various stages of development, including ideation, documentation, software development, and quality assurance, have higher project completion rates and better scores. A detailed comparative analysis between first-round and second-round winners reveals significant differences in their experience with generative AI for software development, experience learning large-scale language models, and interest in their respective fields of study. These findings suggest that ChatGPT enhances individual learning and project performance. A post-survey of participants also reveals high levels of satisfaction, further emphasizing the benefits of integrating generative AI like ChatGPT in academic settings. This study highlights the transformative potential of ChatGPT in project-based learning environments and supports further research into its long-term impact and broader application in a variety of educational contexts.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,自然言語処理を利用した生成AIChatGPTの教育環境における統合と影響について検討する。
主な目標は、ChatGPTがプロジェクトパフォーマンスにどのように影響するかを評価することである。
この目的のために、ChatGPTを使ったソフトウェア開発コンペティションを組織し、4週間継続し、36人の学生を巻き込んだ。
最初のラウンドでは、36人の学生全員が参加し、コード品質、イノベーション、プロジェクト要件の遵守といった特定のパフォーマンス指標に基づいて評価されます。
第1ラウンドの上位15人のパフォーマーが第2ラウンドに進むために選ばれ、最終ランキングで競い合い、総合優勝者が決定される。
このコンペティションでは、ChatGPTを使用する学生は、アイデア、ドキュメンテーション、ソフトウェア開発、品質保証など、様々な開発段階において、より高いプロジェクトの完成率とより良いスコアを持っていることが示されている。
第1ラウンドと第2ラウンドの勝者の詳細な比較分析は、ソフトウェア開発のための生成AIの経験、大規模な言語モデルを学ぶ経験、そしてそれぞれの研究分野への関心において、大きな違いを示している。
これらの結果から,ChatGPTは個人の学習とプロジェクトパフォーマンスを向上させることが示唆された。
参加者のポストサーベイはまた、高いレベルの満足感を明らかにし、学術的な設定でChatGPTのような生成AIを統合するメリットを強調している。
本研究は,プロジェクトベースの学習環境におけるChatGPTの変容の可能性を強調し,その長期的影響と様々な教育的文脈における幅広い応用に関するさらなる研究を支援する。
関連論文リスト
- Integrating AI in College Education: Positive yet Mixed Experiences with ChatGPT [11.282878158641967]
我々はChatGPTベースの教育アプリケーションを開発し,2024年春学期における学部医用イメージングコースに統合した。
本研究は,ChatGPTの授業中の使用について検討し,学生のエンゲージメント,知覚,総合的な教育効果について考察した。
以上の結果から,ChatGPTは情報アクセスの向上や対話性の向上など,大きなメリットがあると考えられるが,その採用には情報提供の正確性に関する懸念が伴っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-08T10:44:34Z) - Integrating ChatGPT in a Computer Science Course: Students Perceptions
and Suggestions [0.0]
本経験報告では,ChatGPTをコンピュータサイエンス科目に統合するための学生の認識と提案について考察する。
計算機科学科目では,ChatGPTを用いて慎重にバランスをとることが重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T10:48:34Z) - ChatGPT as a Software Development Bot: A Project-based Study [5.518217604591736]
本研究では,生成型AIツール,特にChatGPTが大学生のソフトウェア開発経験に与える影響について検討した。
その結果,ChatGPTはソフトウェア開発教育におけるスキルギャップに大きく対処し,効率性,正確性,協調性を向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T16:48:19Z) - Can ChatGPT Pass An Introductory Level Functional Language Programming
Course? [2.3456295046913405]
本稿では,ChatGPTが導入レベルの関数型言語プログラミングコースでどの程度うまく機能するかを検討することを目的とする。
総合的な評価は、ChatGPTが学生とインストラクターの両方に与える影響についての貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-29T20:30:32Z) - ChatLog: Carefully Evaluating the Evolution of ChatGPT Across Time [54.18651663847874]
ChatGPTは大きな成功をおさめ、インフラ的な地位を得たと考えられる。
既存のベンチマークでは,(1)周期的評価の無視,(2)きめ細かい特徴の欠如という2つの課題に直面する。
2023年3月から現在まで,21のNLPベンチマークに対して,さまざまな長文ChatGPT応答を大規模に記録した常時更新データセットであるChatLogを構築している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T11:33:48Z) - ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large
Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。
本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。
従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z) - ChatGPT-Crawler: Find out if ChatGPT really knows what it's talking
about [15.19126287569545]
本研究では,異なる対話型QAコーパスからChatGPTが生成する応答について検討する。
この研究はBERT類似度スコアを用いて、これらの回答を正しい回答と比較し、自然言語推論(NLI)ラベルを得る。
調査では、ChatGPTが質問に対する誤った回答を提供し、モデルがエラーを起こしやすい領域について洞察を与えている事例を特定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T18:42:47Z) - Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study [121.77986688862302]
NLG測定値として信頼性を示すため,ChatGPTのメタ評価を行った。
実験の結果,ChatGPTは従来の自動測定値と比較して,人間の判断と最先端あるいは競合的な相関を達成できた。
我々の予備研究は、汎用的な信頼性のあるNLGメトリックの出現を促すことを願っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-07T16:57:20Z) - Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and
Fine-tuned BERT [103.57103957631067]
チャットGPTは、人間の質問に対する流動的で高品質な応答を生成できるため、大きな注目を集めている。
そこで我々は,ChatGPTの理解能力を,最も人気のあるGLUEベンチマークで評価し,より詳細な4種類のBERTスタイルのモデルと比較した。
2)ChatGPTは,感情分析や質問応答タスクにおいて,BERTと同等のパフォーマンスを達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-19T12:29:33Z) - Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。
近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。
ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z) - Retrospective on the 2021 BASALT Competition on Learning from Human
Feedback [92.37243979045817]
競争の目的は、人間のフィードバック(LfHF)技術から学び、オープンワールドの課題を解決するエージェントへの研究を促進することであった。
LfHF技術の使用を義務付けるのではなく、ビデオゲームMinecraftで達成すべき自然言語の4つのタスクについて説明した。
チームは、様々な可能な人間のフィードバックタイプにまたがる多様なLfHFアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-14T17:24:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。