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 13:03:55.664460
- 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:
- 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。
関連論文リスト
- How Good is ChatGPT in Giving Adaptive Guidance Using Knowledge Graphs in E-Learning Environments? [0.8999666725996978]
本研究では,動的知識グラフを大規模言語モデル (LLM) と統合し,学習者を支援する手法を提案する。
この手法の中心は、学生がトピックの前提条件を理解する上での知識グラフの役割である。
予備的な知見から, 学生はこの連携支援の恩恵を受け, 理解の向上と課題成果の向上が期待できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-05T04:05:43Z) - ChatGPT in Research and Education: Exploring Benefits and Threats [1.9466452723529557]
ChatGPTはOpenAIが開発した強力な言語モデルである。
パーソナライズされたフィードバックを提供し、アクセシビリティを高め、対話的な会話を可能にし、授業の準備と評価を支援し、複雑な科目を教えるための新しい方法を導入する。
ChatGPTは従来の教育や研究システムにも挑戦している。
これらの課題には、オンライン試験の不正行為のリスク、学術的完全性を損なう可能性のある人間のようなテキストの生成、AIによって生成された情報の信頼性を評価することの難しさなどが含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T05:29:00Z) - Exploring Knowledge Tracing in Tutor-Student Dialogues using LLMs [49.18567856499736]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)が対話学習を支援することができるかどうかを検討する。
我々は,学習者の知識レベルを対話全体にわたって追跡するために,ラベル付きデータに知識追跡(KT)手法を適用した。
我々は,2つの学習対話データセットの実験を行い,従来のKT手法よりも学生の反応の正しさを予測できる新しいLCM-based method LLMKTが優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T22:31:39Z) - Knowledge Tagging System on Math Questions via LLMs with Flexible Demonstration Retriever [48.5585921817745]
大きな言語モデル(LLM)は知識タグ付けタスクを自動化するために使われる。
算数問題における知識タグ付けタスクに対するゼロショットと少数ショットの結果の強い性能を示す。
強化学習に基づくデモレトリバーの提案により,異なるサイズのLLMの潜在能力を活用できた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-19T23:30:01Z) - Investigation of the effectiveness of applying ChatGPT in Dialogic Teaching Using Electroencephalography [6.34494999013996]
大規模言語モデル(LLM)には、知識を解釈し、質問に答え、文脈を考える能力がある。
この研究は、34人の大学生を参加者として募集し、ランダムに2つのグループに分けられた。
実験群はChatGPTを用いて対話型指導を行い,コントロール群は人間教師と対話した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T12:23:12Z) - YODA: Teacher-Student Progressive Learning for Language Models [82.0172215948963]
本稿では,教師が指導するプログレッシブ・ラーニング・フレームワークであるYodaを紹介する。
モデルファインチューニングの有効性を向上させるために,教師の教育過程をエミュレートする。
実験の結果, YODAのデータによるLLaMA2のトレーニングにより, SFTは大幅に向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-28T14:32:15Z) - Towards Goal-oriented Intelligent Tutoring Systems in Online Education [69.06930979754627]
目標指向知能チューニングシステム(GITS)という新しいタスクを提案する。
GITSは,演習や評価のカスタマイズを戦略的に計画することで,学生の指定概念の習得を可能にすることを目的としている。
PAI(Planning-Assessment-Interaction)と呼ばれるグラフに基づく新しい強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-03T12:37:16Z) - AI-assisted Learning for Electronic Engineering Courses in High
Education [2.67766280323297]
この研究には、学生、講師、エンジニアなど、様々な利害関係者の評価と反映が含まれている。
この研究の結果は、AIツールとしてのChatGPTのメリットと限界に光を当て、技術的分野における革新的な学習アプローチの道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T07:48:10Z) - Learning from Teaching Assistants to Program with Subgoals: Exploring
the Potential for AI Teaching Assistants [18.14390906820148]
本研究では,プログラミング教育における生成AIをTAとして活用する実践性について,初心者の学習者によるTAとのインタラクションをサブゴナル学習環境において検証することによって検討する。
我々の研究は、AI TAで同等のスコアで、学習者がより高速にタスクを解くことができることを示している。
チャットログ分析の結果から,プログラミング教育において生成AIをTAとして設計し,活用するためのガイドラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-19T08:30:58Z) - Evaluating Language Models for Mathematics through Interactions [116.67206980096513]
大型言語モデル(LLM)と対話し,評価するためのプロトタイププラットフォームであるCheckMateを紹介した。
我々はCheckMateと共同で3つの言語モデル(InstructGPT, ChatGPT, GPT-4)を、学部レベルの数学の証明支援として評価する研究を行った。
我々は、人間の行動の分類を導き、概して肯定的な相関にもかかわらず、正しさと知覚的有用性の間に顕著な相違点があることを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-02T17:12:25Z) - ChatABL: Abductive Learning via Natural Language Interaction with
ChatGPT [72.83383437501577]
大規模言語モデル(LLM)は、最近数学的な能力において大きな可能性を証明している。
LLMは現在、認識、言語理解、推論能力のブリッジングに困難を抱えている。
本稿では, LLMを帰納学習フレームワークに統合する新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-21T16:23:47Z)
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。