GPTutor: a ChatGPT-powered programming tool for code explanation

要約

タイトル:ChatGPTを活用したコード解説プログラムGPTutor

要約:
– プログラミングスキルの獲得には、専門的なガイダンスが不可欠である。
– ChatGPT APIなどの高度な自然言語生成モデルが登場したことで、AIによるコンピュータサイエンス教育のための便利でパーソナライズされたチュータリングシステムの開発が可能になった。
– 本研究は、GPTutorというChatGPTを活用したプログラミングツールを紹介する。
– GPTutorは、Visual Studio Codeの拡張機能であり、提供されたコードを関連のあるソースコードを参照しながら網羅的に解析し、設計されたプロンプトを使用して選択されたコードをポップアップメッセージで説明する。
– GPTutorは現在、Visual Studio Code Extension Marketplaceで公開されており、そのソースコードはGitHubで公開されている。
– 予備的な評価では、GPTutorはバニラChatGPTやGitHub Copilotと比較して最も簡潔かつ正確な説明を提供することが示された。
– 学生や教師からのフィードバックも良好で、GPTutorは使いやすく、与えられたコードを十分に説明できると評価された。
– 最後に、GPTutorの可能性についての今後の研究方向について議論する。その一つが、より詳細なプロンプトプログラミングによるパフォーマンスとパーソナライゼーションの向上であり、また、実際のユーザーでの有効性の評価も含まれる。

要約(オリジナル)

Learning new programming skills requires tailored guidance. With the emergence of advanced Natural Language Generation models like the ChatGPT API, there is now a possibility of creating a convenient and personalized tutoring system with AI for computer science education. This paper presents GPTutor, a ChatGPT-powered programming tool, which is a Visual Studio Code extension using the ChatGPT API to provide programming code explanations. By integrating Visual Studio Code API, GPTutor can comprehensively analyze the provided code by referencing the relevant source codes. As a result, GPTutor can use designed prompts to explain the selected code with a pop-up message. GPTutor is now published at the Visual Studio Code Extension Marketplace, and its source code is openly accessible on GitHub. Preliminary evaluation indicates that GPTutor delivers the most concise and accurate explanations compared to vanilla ChatGPT and GitHub Copilot. Moreover, the feedback from students and teachers indicated that GPTutor is user-friendly and can explain given codes satisfactorily. Finally, we discuss possible future research directions for GPTutor. This includes enhancing its performance and personalization via further prompt programming, as well as evaluating the effectiveness of GPTutor with real users.

arxiv情報

著者 Eason Chen,Ray Huang,Han-Shin Chen,Yuen-Hsien Tseng,Liang-Yi Li
発行日 2023-05-03 02:30:13+00:00
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