論文の概要: ParaStudent: Generating and Evaluating Realistic Student Code by Teaching LLMs to Struggle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12674v2
• Date: Fri, 18 Jul 2025 01:02:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 12:36:33.521932
• Title: ParaStudent: Generating and Evaluating Realistic Student Code by Teaching LLMs to Struggle
• Title（参考訳）: ParaStudent: LLMにストラグルを指導した現実的な学生コードの生成と評価
• Authors: Mihran Miroyan, Rose Niousha, Joseph E. Gonzalez, Gireeja Ranade, Narges Norouzi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、プログラミングタスクに強いパフォーマンスを示していますが、実際の学生のように、学生のようなコードを生成することができますか? 本稿では,LLMをベースとした「学生的」コード生成の体系的研究であるParaStudentについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.691302820912888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown strong performance on programming tasks, but can they generate student-like code like real students - imperfect, iterative, and stylistically diverse? We present ParaStudent, a systematic study of LLM-based "student-like" code generation in an introductory programming course setting. Using a dataset of timestamped student submissions across multiple semesters, we design low- and high-resolution experiments to model student progress and evaluate code outputs along semantic, functional, and stylistic dimensions. Our results show that fine-tuning significantly improves alignment with real student trajectories and captures error patterns, incremental improvements, and stylistic variations more faithfully. This study shows that modeling realistic student code requires capturing learning dynamics through context-aware generation, temporal modeling, and multi-dimensional evaluation. Code for experiments and evaluation is available at https://github.com/mmiroyan/ParaStudent.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、プログラミングタスクに強いパフォーマンスを示していますが、実際の学生のように、不完全、反復的、スタイリスティックに多様な、学生のようなコードを生成することができますか? 本稿では,LLMをベースとした「学生的」コード生成の体系的研究であるParaStudentについて紹介する。 複数のセメータにまたがるタイムスタンプによる学生投稿のデータセットを用いて、学生の進捗をモデル化するための低解像度および高解像度の実験を設計し、意味論的、機能的、スタイリスティックな側面に沿ってコードアウトプットを評価する。 その結果,微調整は実際の学生軌道との整合性を著しく改善し,誤りパターン,漸進的な改善,スタイル変化をより忠実に捉えた。 本研究は,現実的な学生コードのモデリングには,文脈認識生成,時間的モデリング,多次元評価による学習ダイナミクスのキャプチャが必要であることを示す。 実験と評価のコードはhttps://github.com/mmiroyan/ParaStudent.comで公開されている。

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