論文の概要: AI Meets the Classroom: When Does ChatGPT Harm Learning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09047v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 17:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:42:00.767065
• Title: AI Meets the Classroom: When Does ChatGPT Harm Learning?
• Title（参考訳）: AIが教室と出会う:ChatGPTはいつ学習するのか?
• Authors: Matthias Lehmann, Philipp B. Cornelius, Fabian J. Sting,
• Abstract要約: 我々は,生成型AI,特に大規模言語モデル(LLM)がプログラミングクラスにおける学習に与える影響について検討する。 LLMの使用が学習結果に肯定的,否定的な影響を及ぼす可能性が3つの研究で示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study how generative AI and specifically large language models (LLMs) impact learning in coding classes. We show across three studies that LLM usage can have positive and negative effects on learning outcomes. Using observational data from university-level programming courses, we establish such effects in the field. We replicate these findings in subsequent experimental studies, which closely resemble typical learning scenarios, to show causality. We find evidence for two contrasting mechanisms that determine the overall effect of LLM usage on learning. Students who use LLMs as personal tutors by conversing about the topic and asking for explanations benefit from usage. However, learning is impaired for students who excessively rely on LLMs to solve practice exercises for them and thus do not invest sufficient own mental effort. Those who never used LLMs before are particularly prone to such adverse behavior. Students without prior domain knowledge gain more from having access to LLMs. Finally, we show that the self-perceived benefits of using LLMs for learning exceed the actual benefits, potentially resulting in an overestimation of one's own abilities. Overall, our findings show promising potential of LLMs as learning support, however also that students have to be very cautious of possible pitfalls.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成型AI,特に大規模言語モデル(LLM)がプログラミングクラスにおける学習に与える影響について検討する。 LLMの使用が学習結果に肯定的,否定的な影響を及ぼす可能性が3つの研究で示された。 大学レベルのプログラミングコースからの観察データを用いて、この分野においてそのような効果を確立する。 これらの知見は、典型的な学習シナリオによく似たその後の実験で再現され、因果性を示す。 LLM使用法が学習に与える影響を判定する2つのコントラスト機構の証拠を見いだす。 LLMを個人教師として使用する学生は、トピックについて会話し、説明を求めることで、利用の恩恵を受けることができる。 しかし、LLMを過度に頼り、実践演習を解決し、そのために十分な精神的な努力を投資しない学生には、学習が損なわれている。 LLMを一度も使わなかった人は、特にそのような有害な振る舞いをしがちである。 事前のドメイン知識を持たない学生は、LSMにアクセスすることでより多くのものを得ることができます。 最後に,LLMを学習に利用することによる自己認識的利益が,実際の利益を上回り,自己の能力が過大評価される可能性が示唆された。 全体としては,LLMを学習支援として有望な可能性を示しているが,学生は落とし穴に非常に慎重でなければならない。

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