論文の概要: Utilizing ChatGPT in a Data Structures and Algorithms Course: A Teaching Assistant's Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08899v2
• Date: Sun, 02 Mar 2025 16:12:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 17:04:19.514458
• Title: Utilizing ChatGPT in a Data Structures and Algorithms Course: A Teaching Assistant's Perspective
• Title（参考訳）: データ構造とアルゴリズムのコースにおけるChatGPTの利用:教師の立場から
• Authors: Pooriya Jamie, Reyhaneh Hajihashemi, Sharareh Alipour,
• Abstract要約: 本研究は,ChatGPTを補足ツールとして,教師と学生の成果を高めるための補助ツールとして検討する。 コントロールされた実験では、従来のTA主導の命令と、TAがChatGPT-4oとChatGPT o1を使用してエクササイズを生成し、概念を明確にし、フィードバックを提供するハイブリッドアプローチを比較した。 その結果,ChatGPT支援グループの学生は,平均16.50点,高度なトピックに優れ,ハイブリッドアプローチの有効性が示された。 このフレームワークは、LLMの二重の役割を強調している: TA効率を向上し、人間の監視を通じて精度を確保し、人間のAIにスケーラブルなソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0650780147044159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrating large language models (LLMs) like ChatGPT into computer science education offers transformative potential for complex courses such as data structures and algorithms (DSA). This study examines ChatGPT as a supplementary tool for teaching assistants (TAs), guided by structured prompts and human oversight, to enhance instruction and student outcomes. A controlled experiment compared traditional TA-led instruction with a hybrid approach where TAs used ChatGPT-4o and ChatGPT o1 to generate exercises, clarify concepts, and provide feedback. Structured prompts emphasized problem decomposition, real-world context, and code examples, enabling tailored support while mitigating over-reliance on AI. Results demonstrated the hybrid approach's efficacy, with students in the ChatGPT-assisted group scoring 16.50 points higher on average and excelling in advanced topics. However, ChatGPT's limitations necessitated TA verification. This framework highlights the dual role of LLMs: augmenting TA efficiency while ensuring accuracy through human oversight, offering a scalable solution for human-AI collaboration in education.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)をコンピュータサイエンス教育に統合することは、データ構造やアルゴリズム(DSA)のような複雑なコースに変革をもたらす可能性がある。 本研究は,ChatGPTを,構造化されたプロンプトと人間の監督によって指導される補助ツールとして検討し,指導と学生の成果を高めることを目的とする。 コントロールされた実験では、従来のTA主導の命令と、TAがChatGPT-4oとChatGPT o1を使用してエクササイズを生成し、概念を明確にし、フィードバックを提供するハイブリッドアプローチを比較した。 構造化プロンプトは、問題分解、実世界のコンテキスト、コード例を強調し、AIへの過度な依存を緩和しながら、適切なサポートを可能にした。 その結果,ChatGPT支援グループの学生は,平均16.50点,高度なトピックに優れ,ハイブリッドアプローチの有効性が示された。 しかし、ChatGPTの制限はTA検証を必要とした。 このフレームワークは、LLMの二重の役割を強調している: TA効率を向上し、人間の監視を通じて正確性を確保し、教育における人間とAIのコラボレーションのためのスケーラブルなソリューションを提供する。

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