要約
大規模言語モデル (LLM) の人気の高まりにより、学界での議論が促進され、学生はコースワークの問い合わせ用に LLM ベースのツールを検討し、教師は教育と研究用に LLM ベースのツールを検討しています。
学生や講師向けに調整された LLM ベースのツールを作成するための多くの作業が進行中ですが、LLM に関する学生や講師の視点を捉えた包括的なユーザー調査は不足しています。
この文書では、インドの工学部大学内で調査とインタビューを実施することで、このギャップに対処しています。
このペーパーでは、ChatGPT (人気のある LLM) の学術的使用法に関する学生への 1,306 件のアンケート回答、112 件の学生インタビュー、および 27 件の教師へのインタビューを使用して、現在の使用パターン、認識されているメリット、脅威、課題についての洞察と、次のような推奨事項を提供します。
学生と講師の間での LLM の導入を強化します。
これらの洞察は、学部工学教育およびそれ以降における LLM の実際的な意味を議論するためにさらに利用されます。
要約(オリジナル)
The rise in popularity of Large Language Models (LLMs) has prompted discussions in academic circles, with students exploring LLM-based tools for coursework inquiries and instructors exploring them for teaching and research. Even though a lot of work is underway to create LLM-based tools tailored for students and instructors, there is a lack of comprehensive user studies that capture the perspectives of students and instructors regarding LLMs. This paper addresses this gap by conducting surveys and interviews within undergraduate engineering universities in India. Using 1306 survey responses among students, 112 student interviews, and 27 instructor interviews around the academic usage of ChatGPT (a popular LLM), this paper offers insights into the current usage patterns, perceived benefits, threats, and challenges, as well as recommendations for enhancing the adoption of LLMs among students and instructors. These insights are further utilized to discuss the practical implications of LLMs in undergraduate engineering education and beyond.
arxiv情報
著者 | Ishika Joshi,Ritvik Budhiraja,Pranav Deepak Tanna,Lovenya Jain,Mihika Deshpande,Arjun Srivastava,Srinivas Rallapalli,Harshal D Akolekar,Jagat Sesh Challa,Dhruv Kumar |
発行日 | 2023-09-19 15:29:12+00:00 |
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