論文の概要: Benefits and Risks of Using ChatGPT4 as a Teaching Assistant for Computer Science Students

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16690v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 17:11:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 04:42:44.066414
• Title: Benefits and Risks of Using ChatGPT4 as a Teaching Assistant for Computer Science Students
• Title（参考訳）: ChatGPT4をコンピュータサイエンス学生の指導助手として使うメリットとリスク
• Authors: Yaiza Aragonés-Soria, Julia Kotovich, Chitsutha Soomlek, Manuel Oriol,
• Abstract要約: ChatGPT3.5は、コーディングに関する専門的な質問に対する回答を生成する能力によって、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティに衝撃を与えた。 本稿では,基本的なコンピュータサイエンス知識(基本アルゴリズムとデータ構造),コア能力(設計パターン),高度な知識(量子コンピューティング)の3つのレベルにおいて,この可能性を評価する。 その結果,ChatGPT3.5の性能はドメインの特殊化が進むにつれて大幅に低下することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
• License:
• Abstract: Upon release, ChatGPT3.5 shocked the software engineering community by its ability to generate answers to specialized questions about coding. Immediately, many educators wondered if it was possible to use the chatbot as a support tool that helps students answer their programming questions. This article evaluates this possibility at three levels: fundamental Computer Science knowledge (basic algorithms and data structures), core competency (design patterns), and advanced knowledge (quantum computing). In each case, we ask normalized questions several times to ChatGPT3.5, then look at the correctness of answers, and finally check if this creates issues. The main result is that the performances of ChatGPT3.5 degrades drastically as the specialization of the domain increases: for basic algorithms it returns answers that are almost always correct, for design patterns the generated code contains many code smells and is generally of low quality, but it is still sometimes able to fix it (if asked), and for quantum computing it is often blatantly wrong.
• Abstract（参考訳）: リリースと同時にChatGPT3.5は、コーディングに関する専門的な質問に対する回答を生成する能力によって、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティに衝撃を与えた。 即刻、多くの教育者は、このチャットボットをプログラミングの質問に答える支援ツールとして使えるかどうか疑問に思った。 本稿では,基本的なコンピュータサイエンス知識(基本アルゴリズムとデータ構造),コア能力(設計パターン),高度な知識(量子コンピューティング)の3つのレベルにおいて,この可能性を評価する。 いずれの場合も、ChatGPT3.5に対して正規化された質問を繰り返し、回答の正しさを調べ、最終的にこれが問題を引き起こすかどうかを確認する。 基本的なアルゴリズムでは、ほとんど常に正しい答えを返すが、設計パターンでは、生成されたコードには多くのコードの臭いがあり、一般的には低品質である。

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