要約
LLMチャットボットインターフェイスにより、学生は宿題を即座にインタラクティブな支援を得ることができますが、不注意に教育目標を進めることはできません。
この研究では、DeepSeek R1に基づくインタラクティブな宿題ヘルプシステムが開発され、最初に大規模なコンピューターサイエンスの開始プログラミングコースに登録されている学生向けに実装されています。
有名なコードエディターのアシストボタンに加えて、アシスタントにはコマンドライン自動評価者にフィードバックオプションもあります。
学生の作業は、すぐに回答を提供せずに教育目標を進めるパーソナライズされたプロンプトでラップします。
私たちは、アシスタントが生徒の概念的な困難を認識し、教育的に適切な方法でアイデア、計画、テンプレートコードを提供できることを発見しました。
ただし、他の間違いの中でも、正しい学生コードが誤っていると誤ってラベル付けされたり、学生が正しいとはっきりと不適切なアプローチを使用するように誤ってラベルを付けたり、学生にとって長くイライラする旅につながる可能性があります。
多くの開発と展開の問題について議論した後、結論と将来の行動を提供します。
要約(オリジナル)
LLM chatbot interfaces allow students to get instant, interactive assistance with homework, but doing so carelessly may not advance educational objectives. In this study, an interactive homework help system based on DeepSeek R1 is developed and first implemented for students enrolled in a large computer science beginning programming course. In addition to an assist button in a well-known code editor, our assistant also has a feedback option in our command-line automatic evaluator. It wraps student work in a personalized prompt that advances our educational objectives without offering answers straight away. We have discovered that our assistant can recognize students’ conceptual difficulties and provide ideas, plans, and template code in pedagogically appropriate ways. However, among other mistakes, it occasionally incorrectly labels the correct student code as incorrect or encourages students to use correct-but-lesson-inappropriate approaches, which can lead to long and frustrating journeys for the students. After discussing many development and deployment issues, we provide our conclusions and future actions.
arxiv情報
| 著者 | Rajan Das Gupta,Md. Tanzib Hosain,M. F. Mridha,Salah Uddin Ahmed |
| 発行日 | 2025-03-12 13:42:46+00:00 |
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