Utilizing ChatGPT in a Data Structures and Algorithms Course: A Teaching Assistant’s Perspective

要約

ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) の統合は、コンピューター サイエンス教育の分野に革命をもたらしています。
これらのモデルは、生徒の学習を充実させ、ティーチング アシスタント (TA) が迅速なフィードバックや補足学習リソースを提供できるようにサポートするための新たな可能性を提供します。
この研究では、データ構造とアルゴリズム (DSA) コースにおける ChatGPT の使用法、特に TA の監視と組み合わせた場合について詳しく掘り下げています。
この調査結果は、構造化されたプロンプトとアクティブな TA ガイダンスを ChatGPT に組み込むことで、複雑なアルゴリズムの概念に対する生徒の理解を強化し、学習意欲を高め、学業成績を向上させることを示しています。
しかし、学術的誠実さと、複雑な問題に取り組む際のLLMの限界に対処するには課題が存在します。
この研究は、AI が生成したコンテンツへの学生の依存を減らし、全体的な教育効果を拡大する上で、TA の積極的な関与の重要性を強調しています。
この結果は、LLM は教育にとって有利である一方で、その統合を成功させるには継続的な監視と、AI と人間の指導の間の思慮深いバランスが必要であることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Integrating large language models (LLMs) like ChatGPT is revolutionizing the field of computer science education. These models offer new possibilities for enriching student learning and supporting teaching assistants (TAs) in providing prompt feedback and supplementary learning resources. This research delves into the use of ChatGPT in a data structures and algorithms (DSA) course, particularly when combined with TA supervision. The findings demonstrate that incorporating ChatGPT with structured prompts and active TA guidance enhances students’ understanding of intricate algorithmic concepts, boosts engagement, and elevates academic performance. However, challenges exist in addressing academic integrity and the limitations of LLMs in tackling complex problems. The study underscores the importance of active TA involvement in reducing students’ reliance on AI-generated content and amplifying the overall educational impact. The results suggest that while LLMs can be advantageous for education, their successful integration demands continuous oversight and a thoughtful balance between AI and human guidance.

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