論文の概要: Integrating Large Language Models and Evaluating Student Outcomes in an Introductory Computer Science Course

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18806v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 16:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.942396
• Title: Integrating Large Language Models and Evaluating Student Outcomes in an Introductory Computer Science Course
• Title（参考訳）: 導入型コンピュータサイエンス講座における大規模言語モデルの統合と学生の成果評価
• Authors: Annapurna Vadaparty, David H. Smith IV, Samvrit Srinath, Mounika Padala, Christine Alvarado, Jamie Gorson Benario, Daniel Zingaro, Leo Porter,
• Abstract要約: 大規模大学におけるCS1-LLMコースの設計と評価について述べる。 我々は,新たなCS1-LLMコースの作成に使用される設計原則,新たなコース目標,学生の成果と知覚の評価について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2810625954925814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI (GenAI) models have broad implications for education in general, impacting the foundations of what we teach and how we assess. This is especially true in computing, where LLMs tuned for coding have demonstrated shockingly good performance on the types of assignments historically used in introductory CS (CS1) courses. As a result, CS1 courses will need to change what skills are taught and how they are assessed. Computing education researchers have begun to study student use of LLMs, but there remains much to be understood about the ways that these tools affect student outcomes. In this paper, we present the design and evaluation of a new CS1 course at a large research-intensive university that integrates the use of LLMs as a learning tool for students. We describe the design principles used to create our new CS1-LLM course, our new course objectives, and evaluation of student outcomes and perceptions throughout the course as measured by assessment scores and surveys. Our findings suggest that 1) student exam performance outcomes, including differences among demographic groups, are largely similar to historical outcomes for courses without integration of LLM tools, 2) large, open-ended projects may be particularly valuable in an LLM context, and 3) students predominantly found the LLM tools helpful, although some had concerns regarding over-reliance on the tools.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)モデルは、教育全般に幅広い意味を持ち、私たちが何を教えるのか、どのように評価するかの基礎に影響を与えます。 これは、コーディング用に調整されたLSMが、CS(Introductory CS)コースで歴史的に使われている代入の種類に対して驚くほど優れた性能を示したコンピューティングにおいて特に当てはまる。 その結果、CS1コースは、どのスキルが教えられているか、どのように評価されているかを変える必要がある。 コンピュータ教育の研究者は、学生のLSMの使用について研究し始めているが、これらのツールが学生の成果にどのように影響するかについては、まだよく理解されていない。 本稿では,LLMを学生の学習ツールとして活用する大規模大学において,新しいCS1コースの設計と評価を行う。 我々は,新たなCS1-LLMコースの作成に使用する設計原則,新たなコース目標,学生の成果と知覚の評価を,評価スコアと調査によって評価した。 私たちの発見は 1) 学生試験成績は, 人口集団間での差異を含め, LLMツールを組み込まないコースの歴史的成果と大きく類似している。 2) 大規模でオープンなプロジェクトは特にLLMの文脈で価値があり得る。 3) 学生は, LLMツールが有用であると考えたが, ツールの過度な信頼を懸念する者もいた。

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