論文の概要: ChatGPT in Introductory Programming: Counterbalanced Evaluation of Code Quality, Conceptual Learning, and Student Perceptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00946v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 14:19:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.606338
• Title: ChatGPT in Introductory Programming: Counterbalanced Evaluation of Code Quality, Conceptual Learning, and Student Perceptions
• Title（参考訳）: 入門プログラミングにおけるチャットGPT:コード品質、概念学習、学生の知覚の非バランス評価
• Authors: Shiza Andleeb, Brandon Kantorski, Jeffrey C. Carver,
• Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、プログラミング入門コースでますます使われている。 CS1コースにおいて,ChatGPTアクセスがコード品質,概念理解,タスク完了時間,学生の知覚に与える影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5844783557050257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Large language models (LLMs) such as ChatGPT are increasingly used in introductory programming courses to provide real-time code generation, debugging, and explanations. While these tools can boost productivity and code quality, concerns remain about over-reliance and potential impacts on conceptual learning. Objective: To investigate how ChatGPT access affects code quality, conceptual understanding, task completion times, and student perceptions in a CS1 course. Methods: We conducted a counterbalanced, quasi-experimental study in which students alternated between ChatGPT and non-ChatGPT conditions across two programming assignments in C (functions and structures). We evaluated their code submissions using multidimensional rubrics, conceptual post-surveys, and task completion time. Results: Students who had access to ChatGPT produced significantly higher rubric scores for code quality and completed tasks in less time compared to those without access. However, gains in conceptual understanding were mixed, lower for the functions topic but higher for the structures topic. Students reported positive experiences with ChatGPT, citing its value for debugging and practice, while expressing concerns about accuracy and long-term skill development. Conclusions: ChatGPT can enhance code quality and efficiency for novice programmers, but may not uniformly improve conceptual understanding. Structured integration and complementary instructional strategies are recommended to foster independent problem-solving skills.
• Abstract（参考訳）: 背景: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、リアルタイムコード生成、デバッグ、説明を提供するための入門プログラミングコースで、ますます使われている。 これらのツールは生産性とコード品質を高めることができるが、過度な信頼性と概念学習への影響についての懸念は残る。 目的: CS1コースにおけるChatGPTアクセスがコード品質,概念理解,タスク完了時間,学生の知覚にどのように影響するかを検討する。 方法: 学生がChatGPT条件と非ChatGPT条件をC(関数と構造)の2つのプログラミング課題に交互に交互に交互に行う準実験を行った。 我々は,多次元ルーブリック,概念的ポストサーベイ,タスク完了時間を用いて,それらのコード入力を評価した。 結果: ChatGPTにアクセスできる学生は, アクセスできない学生に比べて, コード品質とタスク完了時間において有意に高いルーブリックスコアが得られた。 しかし、概念的理解の利得は、機能トピックでは低いが、構造トピックでは高い。 学生はChatGPTについて肯定的な経験を報告し、デバッグと実践の価値を挙げながら、正確性と長期的なスキル開発に関する懸念を表明している。 結論: ChatGPTは初心者プログラマのコード品質と効率を向上させることができますが、概念的理解を均一に改善することはできません。 構造化統合と補完的な指導戦略は、独立した問題解決スキルを育成するために推奨される。

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