論文の概要: Evaluating the Quality of Code Comments Generated by Large Language Models for Novice Programmers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14368v1
• Date: Sun, 22 Sep 2024 09:03:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:04:03.892872
• Title: Evaluating the Quality of Code Comments Generated by Large Language Models for Novice Programmers
• Title（参考訳）: 初心者プログラマのための大規模言語モデルによるコードコメントの品質評価
• Authors: Aysa Xuemo Fan, Arun Balajiee Lekshmi Narayanan, Mohammad Hassany, Jiaze Ke,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、初心者プログラマのためのコードコメントを生成することを約束しているが、その教育効果は過小評価されている。 本研究は, GPT-4, GPT-3.5-Turbo, Llama2によるコメントの指導的品質を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.153119329713143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) show promise in generating code comments for novice programmers, but their educational effectiveness remains under-evaluated. This study assesses the instructional quality of code comments produced by GPT-4, GPT-3.5-Turbo, and Llama2, compared to expert-developed comments, focusing on their suitability for novices. Analyzing a dataset of ``easy'' level Java solutions from LeetCode, we find that GPT-4 exhibits comparable quality to expert comments in aspects critical for beginners, such as clarity, beginner-friendliness, concept elucidation, and step-by-step guidance. GPT-4 outperforms Llama2 in discussing complexity (chi-square = 11.40, p = 0.001) and is perceived as significantly more supportive for beginners than GPT-3.5 and Llama2 with Mann-Whitney U-statistics = 300.5 and 322.5, p = 0.0017 and 0.0003). This study highlights the potential of LLMs for generating code comments tailored to novice programmers.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は初心者プログラマにコードコメントを生成することを約束している。 本研究は, GPT-4, GPT-3.5-Turbo, Llama2によるコードコメントの指導的品質を評価する。 LeetCodeから‘easy’レベルのJavaソリューションのデータセットを分析してみると、GPT-4は、明快さ、初心者フレンドリさ、概念の解明、ステップバイステップのガイダンスなど、初心者にとって重要な側面において、専門家のコメントに匹敵する品質を示す。 GPT-4は複雑性(chi-square = 11.40, p = 0.001)を議論する上でLlama2よりも優れており、GPT-3.5やマン・ホイットニー U-統計学 = 300.5, 322.5, p = 0.0017, 0.0003) の初心者よりもはるかに支持的であると考えられている。 この研究は、初心者プログラマに適したコードコメントを生成するLLMの可能性を強調した。

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