論文の概要: Assessing UML Models by ChatGPT: Implications for Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17200v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 00:28:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:53:49.327748
- Title: Assessing UML Models by ChatGPT: Implications for Education
- Title（参考訳）: ChatGPTによるUMLモデルの評価:教育における意味
- Authors: Chong Wang, Beian Wang, Peng Liang, Jie Liang,
- Abstract要約: ソフトウェア工学(SE)の研究と実践において、本質的なモデリング方法論としてよく知られている。
ChatGPTのような生成AI技術の最近の進歩は、多くのSEタスクを自動化する新しい方法を生み出している。
本稿では,モデルの品質評価におけるChatGPTの有効性と有効性を検討することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.11195766839205
- License:
- Abstract: In software engineering (SE) research and practice, UML is well known as an essential modeling methodology for requirements analysis and software modeling in both academia and industry. In particular, fundamental knowledge of UML modeling and practice in creating high-quality UML models are included in SE-relevant courses in the undergraduate programs of many universities. This leads to a time-consuming and labor-intensive task for educators to review and grade a large number of UML models created by the students. Recent advancements in generative AI techniques, such as ChatGPT, have paved new ways to automate many SE tasks. However, current research or tools seldom explore the capabilities of ChatGPT in evaluating the quality of UML models. This paper aims to investigate the feasibility and effectiveness of ChatGPT in assessing the quality of UML use case diagrams, class diagrams, and sequence diagrams. First, 11 evaluation criteria with grading details were proposed for these UML models. Next, a series of experiments were designed and conducted on 40 students' UML modeling reports to explore the performance of ChatGPT in evaluating and grading these UML diagrams. The research findings reveal that ChatGPT performed well in this assessing task because the scores that ChatGPT gives to the UML models are similar to the ones by human experts, and there are three evaluation discrepancies between ChatGPT and human experts, but varying in different evaluation criteria used in different types of UML models.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学(SE)の研究と実践において、UMLは、アカデミックと産業の両方において、要求分析とソフトウェアモデリングのための重要なモデリング方法論としてよく知られている。
特に、高品質なUMLモデルを作成するためのUMLモデリングと実践に関する基本的な知識は、多くの大学の学部課程のSE関連コースに含まれている。
これは、教育者が学生によって作成された多数のUMLモデルをレビューし、評価するのに、時間と労力を要するタスクにつながります。
ChatGPTのような生成AI技術の最近の進歩は、多くのSEタスクを自動化する新しい方法を生み出している。
しかし、現在の研究やツールでは、UMLモデルの品質を評価する上でChatGPTの能力を調べることはめったにありません。
本稿では,UML のユースケース図,クラス図,シーケンス図などの品質評価における ChatGPT の有効性と有効性を検討することを目的とする。
まず、これらのUMLモデルに対して、グルーピングの詳細を持つ評価基準を11つ提案した。
次に、40人の学生のUMLモデリングレポートに基づいて、これらのUMLダイアグラムの評価と評価におけるChatGPTの性能について、一連の実験を設計、実施した。
この結果から,ChatGPTがUMLモデルに与えるスコアが人的専門家と類似していること,ChatGPTと人的専門家の間には3つの相違点があるが,UMLモデルの種類によって異なる評価基準が異なることが示唆された。
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