論文の概要: Evaluating the Effectiveness of Large Language Models in Solving Simple Programming Tasks: A User-Centered Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04043v1
• Date: Sat, 05 Jul 2025 13:52:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.989774
• Title: Evaluating the Effectiveness of Large Language Models in Solving Simple Programming Tasks: A User-Centered Study
• Title（参考訳）: 簡単なプログラミング課題の解決における大規模言語モデルの有効性の評価:ユーザ中心研究
• Authors: Kai Deng,
• Abstract要約: 本研究では,ChatGPT-4oとのインタラクションスタイルの違いが,単純なプログラミングタスクにおけるユーザパフォーマンスに与える影響について検討する。 15人の高校生が3種類のモデルで3つの問題を完成させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0467092641687232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become more common in educational tools and programming environments, questions arise about how these systems should interact with users. This study investigates how different interaction styles with ChatGPT-4o (passive, proactive, and collaborative) affect user performance on simple programming tasks. I conducted a within-subjects experiment where fifteen high school students participated, completing three problems under three distinct versions of the model. Each version was designed to represent a specific style of AI support: responding only when asked, offering suggestions automatically, or engaging the user in back-and-forth dialogue.Quantitative analysis revealed that the collaborative interaction style significantly improved task completion time compared to the passive and proactive conditions. Participants also reported higher satisfaction and perceived helpfulness when working with the collaborative version. These findings suggest that the way an LLM communicates, how it guides, prompts, and responds, can meaningfully impact learning and performance. This research highlights the importance of designing LLMs that go beyond functional correctness to support more interactive, adaptive, and user-centered experiences, especially for novice programmers.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が教育ツールやプログラミング環境において一般的になるにつれて、これらのシステムがユーザとどのように対話すべきかという疑問が持ち上がる。 本研究では,ChatGPT-4o(パッシブ,プロアクティブ,コラボレーティブ)とのインタラクションスタイルの違いが,単純なプログラミングタスクにおけるユーザパフォーマンスに与える影響について検討する。 15人の高校生が参加し、3種類のモデルで3つの問題を完成させた。 それぞれのバージョンは、質問に対してのみ応答し、提案を自動で提供し、ユーザーを前後対話に誘惑するなど、特定のAIサポートのスタイルを表現するように設計されており、定量的分析により、協調的なインタラクションスタイルは受動的条件や前向き条件と比較してタスク完了時間を著しく改善したことが明らかになった。 参加者はまた、共同作業時の満足感と有益感を報告した。 これらの結果は、LLMのコミュニケーションの仕方、それがいかに指導し、プロンプトし、反応するかが、学習とパフォーマンスに有意義な影響を与えることを示唆している。 この研究は、特に初心者プログラマにとって、よりインタラクティブで適応的でユーザ中心のエクスペリエンスをサポートするために、機能的正当性を超えてLLMを設計することの重要性を強調している。

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