論文の概要: Chat Debugging: An Exploratory Study of Human-AI Collaboration to Debug Analog Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02955v1
• Date: Mon, 03 Aug 2026 23:40:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:22.964148
• Title: Chat Debugging: An Exploratory Study of Human-AI Collaboration to Debug Analog Circuits
• Title（参考訳）: チャットデバッギング:アナログ回路のデバッギングのためのヒューマンAIコラボレーションの探索的研究
• Abstract要約: 本研究では,公立大言語モデル(LLM)を用いた大学生の会話について述べる。 学生が自発的に共有するチャットログのセマンティック分析により,学生によるマルチモーダル利用パターンとかなりのドメイン知識が発見された。 また,人間とAIの協調的デバッグにおいて,LLM技術と学生のスキルに大きなギャップがあることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research paper describes an exploratory study on the effectiveness of Chat Debugging: troubleshooting malfunctioning analog circuits on breadboards and printed circuit boards (PCB) by undergraduates through conversations with public-domain large language models (LLMs). Through thematic analysis of students' voluntarily shared chat logs when debugging pre-determined buggy circuits under exam and time pressure, we discovered multimodal usage patterns by students and considerable domain knowledge and sensible debugging suggestions offered by off-the-shelf LLMs. Meanwhile, we also identified major gaps in LLM technologies and students' skills during human-AI collaborative debugging, such as LLMs' limitations in 2D/3D image-based reasoning, unjustified tone of confidence, and students' deficits in fundamental concepts and critical thinking.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,公衆ドメインの大規模言語モデル (LLM) との対話を通じて,大学生によるパンボードやプリント回路基板上でのアナログ回路の動作不良を解析し,Chat Debuggingの有効性について考察する。 学習者が事前に決められたバギー回路を試験と時間圧でデバッグする際の自発的に共有するチャットログのセマンティック解析により,学生によるマルチモーダル利用パターンと,既成のLLMが提示する相当なドメイン知識と適切なデバッグ提案を発見できた。 また,2D/3D画像ベース推論におけるLLMの限界,不当な信頼感,基本的な概念や批判的思考における学生の欠如など,人間とAIの協調的デバッグにおけるLLM技術と学生のスキルの大きなギャップを明らかにした。

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