論文の概要: Structured Prompts, Better Outcomes? Exploring the Effects of a Structured Interface with ChatGPT in a Graduate Robotics Course

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07767v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 13:50:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.423224
• Title: Structured Prompts, Better Outcomes? Exploring the Effects of a Structured Interface with ChatGPT in a Graduate Robotics Course
• Title（参考訳）: 構造的プロンプトとより良い成果 : 大学院ロボット科におけるChatGPTを用いた構造的インタフェースの効果を探る
• Authors: Jerome Brender, Laila El-Hamamsy, Kim Uittenhove, Francesco Mondada, Engin Bumbacher,
• Abstract要約: 本研究は, 「良い」プロンプト行動を促進するために設計された構造化GPTプラットフォームの効果を評価する。 学生の認知(前調査)、行動(ログ)、パフォーマンス(タスクスコア)、学習について分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior research shows that how students engage with Large Language Models (LLMs) influences their problem-solving and understanding, reinforcing the need to support productive LLM-uses that promote learning. This study evaluates the impact of a structured GPT platform designed to promote 'good' prompting behavior with data from 58 students in a graduate-level robotics course. The students were assigned to either an intervention group using the structured platform or a control group using ChatGPT freely for two practice lab sessions, before a third session where all students could freely use ChatGPT. We analyzed student perception (pre-post surveys), prompting behavior (logs), performance (task scores), and learning (pre-post tests). Although we found no differences in performance or learning between groups, we identified prompting behaviors - such as having clear prompts focused on understanding code - that were linked with higher learning gains and were more prominent when students used the structured platform. However, such behaviors did not transfer once students were no longer constrained to use the structured platform. Qualitative survey data showed mixed perceptions: some students perceived the value of the structured platform, but most did not perceive its relevance and resisted changing their habits. These findings contribute to ongoing efforts to identify effective strategies for integrating LLMs into learning and question the effectiveness of bottom-up approaches that temporarily alter user interfaces to influence students' interaction. Future research could instead explore top-down strategies that address students' motivations and explicitly demonstrate how certain interaction patterns support learning.
• Abstract（参考訳）: 従来の研究では、学生がLarge Language Models (LLM) にどのように関与するかが問題解決と理解に影響を与えることが示されており、学習を促進する生産的なLCM利用を支援する必要性が強まっている。 本研究は,大学院ロボット科における58人の学生のデータを用いて,「良い」行動を促すための構造化GPTプラットフォームの効果を評価する。 学生は,ChatGPTを用いた介入グループ,あるいはChatGPTを2回の練習室セッションで自由に使用可能なコントロールグループのいずれかに割り当てられ,第3セッションではすべての生徒がChatGPTを自由に使用できるようになった。 学生の認知度(事前調査)、行動(ログ)、パフォーマンス(タスクスコア)、学習(ポストテスト)を分析した。 グループ間でのパフォーマンスや学習の違いは見つからなかったが、学生が構造化されたプラットフォームを使用すると、より高い学習のゲインと結びつき、より顕著な、コードを理解することに焦点を当てた明確なプロンプトを持つといった、プロンプトの行動を特定した。 しかし、こうした行動は、学生がもはや構造化されたプラットフォームの使用に制約を受けていないため、伝達されなかった。 定性的な調査データでは、構造化プラットフォームの価値を認識する学生もいたが、そのほとんどはその妥当性を認識せず、習慣を変えることに抵抗しなかった。 これらの知見は,LLMを学習に組み込むための効果的な戦略を特定し,学生のインタラクションに影響を与えるために一時的にユーザインターフェースを変更するボトムアップアプローチの有効性を疑問視する努力に寄与している。 将来の研究は、生徒のモチベーションに対処するトップダウン戦略を探求し、特定の相互作用パターンが学習をどのように支援するかを明確に示すだろう。

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