論文の概要: Can LLMs Assist Computer Education? an Empirical Case Study of DeepSeek

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00421v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 04:58:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:25:29.194186
• Title: Can LLMs Assist Computer Education? an Empirical Case Study of DeepSeek
• Title（参考訳）: LLMはコンピュータ教育を支援するか? : ディープサークを事例として
• Authors: Dongfu Xiao, Chen Gao, Zhengquan Luo, Chi Liu, Sheng Shen,
• Abstract要約: 本研究は,中国のネットワーク技術者によるコンピュータネットワークセキュリティに関するシミュレーション質問と実世界調査の両方を用いている。 これらの結果は、プロンプトがロール定義を含むか否かに関わらず、モデルが一貫して機能することを示す。 DeepSeek-V3はネットワークセキュリティ教育にかなりの実用的価値を提供するが、マルチモーダルデータを処理する能力には課題がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.30073108450149
• License:
• Abstract: This study presents an empirical case study to assess the efficacy and reliability of DeepSeek-V3, an emerging large language model, within the context of computer education. The evaluation employs both CCNA simulation questions and real-world inquiries concerning computer network security posed by Chinese network engineers. To ensure a thorough evaluation, diverse dimensions are considered, encompassing role dependency, cross-linguistic proficiency, and answer reproducibility, accompanied by statistical analysis. The findings demonstrate that the model performs consistently, regardless of whether prompts include a role definition or not. In addition, its adaptability across languages is confirmed by maintaining stable accuracy in both original and translated datasets. A distinct contrast emerges between its performance on lower-order factual recall tasks and higher-order reasoning exercises, which underscores its strengths in retrieving information and its limitations in complex analytical tasks. Although DeepSeek-V3 offers considerable practical value for network security education, challenges remain in its capability to process multimodal data and address highly intricate topics. These results provide valuable insights for future refinement of large language models in specialized professional environments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,コンピュータ教育の文脈において,新たな大規模言語モデルであるDeepSeek-V3の有効性と信頼性を評価するための実証ケーススタディを提案する。 この評価には、CCNAシミュレーションの質問と、中国のネットワーク技術者によるコンピュータネットワークのセキュリティに関する現実世界の問い合わせの両方が使用されている。 徹底的な評価を確保するために、役割依存、言語横断的習熟度、そして統計的分析を伴う回答再現性を含む多様な次元が考慮される。 これらの結果は、プロンプトがロール定義を含むか否かに関わらず、モデルが一貫して機能することを示す。 さらに、言語間の適応性は、元のデータセットと翻訳されたデータセットの両方で安定した精度を維持することによって確認される。 低階のファクトリコールタスクのパフォーマンスと高階の推論エクササイズの間には、情報検索におけるその強みと複雑な分析タスクにおけるその限界を浮き彫りにしている。 DeepSeek-V3はネットワークセキュリティ教育にかなりの実用的価値を提供するが、マルチモーダルデータを処理し、高度に複雑なトピックに対処する能力に課題は残る。 これらの結果は、専門的な専門的な環境での大規模言語モデルの洗練に有用な洞察を与えてくれる。

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