Feedback-Generation for Programming Exercises With GPT-4
作者: Imen Azaiz, Natalie Kiesler, Sven Strickroth
分类: cs.AI
发布日期: 2024-03-07 (更新: 2024-07-04)
备注: accepted at ITiCSE 2024, Milan, Italy
💡 一句话要点
利用GPT-4生成编程作业反馈以提升学生学习效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 编程教育 反馈生成 GPT-4 电子评估 个性化学习
📋 核心要点
- 现有方法在编程作业反馈生成中存在准确性和个性化不足的问题，影响学生学习效果。
- 论文提出利用GPT-4 Turbo生成编程作业反馈，结合任务规范和学生提交，提升反馈质量。
- 实验结果显示，GPT-4 Turbo在反馈的结构性和一致性上有显著提升，能够准确识别错误格式。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）及相关应用的广泛可用，许多研究探讨了它们在高等教育中辅助教育者和支持学生的潜力。本文研究了GPT-4 Turbo在处理编程任务规范和学生提交的反馈生成质量。选取了两项入门编程课程的作业，GPT-4为55个随机选择的真实学生编程提交生成反馈。通过对输出的正确性、个性化、故障定位等特征进行定性分析，发现GPT-4 Turbo在结构性和一致性上有显著提升，能够准确识别学生程序输出中的无效格式。然而，也存在反馈不一致的情况。该研究加深了我们对LLMs潜力和局限性的理解，并探讨了如何将其整合进电子评估系统和教学场景中。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有编程作业反馈生成方法在准确性和个性化方面的不足，尤其是在大规模编程课程中，学生需要及时且高质量的反馈。
核心思路：论文的核心思路是利用GPT-4 Turbo生成针对学生提交的个性化反馈，通过结合编程任务规范和学生代码，提升反馈的相关性和有效性。
技术框架：整体架构包括输入编程任务规范和学生提交，GPT-4 Turbo生成反馈，最后对生成的反馈进行定性分析。主要模块包括输入处理、反馈生成和输出评估。
关键创新：最重要的技术创新在于使用GPT-4 Turbo生成结构化且一致的反馈，相较于之前的GPT-3.5，显著提升了反馈的质量和准确性。
关键设计：在参数设置上，使用了特定的提示设计以引导GPT-4 Turbo生成更具个性化的反馈，同时在分析阶段关注反馈的正确性和个性化特征。
📊 实验亮点
实验结果表明，GPT-4 Turbo在反馈生成的结构性和一致性上有显著提升，能够准确识别学生程序中的无效格式，且在某些情况下反馈中包含了学生程序的输出。与GPT-3.5相比，反馈的质量和准确性有明显改善。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括高等教育中的编程课程，尤其是在电子评估系统中，可以利用GPT-4 Turbo为学生提供及时的反馈，帮助他们更好地理解编程概念和提高编程能力。未来，随着技术的进步，可能会扩展到其他学科的作业反馈生成中。
📄 摘要（原文）
Ever since Large Language Models (LLMs) and related applications have become broadly available, several studies investigated their potential for assisting educators and supporting students in higher education. LLMs such as Codex, GPT-3.5, and GPT 4 have shown promising results in the context of large programming courses, where students can benefit from feedback and hints if provided timely and at scale. This paper explores the quality of GPT-4 Turbo's generated output for prompts containing both the programming task specification and a student's submission as input. Two assignments from an introductory programming course were selected, and GPT-4 was asked to generate feedback for 55 randomly chosen, authentic student programming submissions. The output was qualitatively analyzed regarding correctness, personalization, fault localization, and other features identified in the material. Compared to prior work and analyses of GPT-3.5, GPT-4 Turbo shows notable improvements. For example, the output is more structured and consistent. GPT-4 Turbo can also accurately identify invalid casing in student programs' output. In some cases, the feedback also includes the output of the student program. At the same time, inconsistent feedback was noted such as stating that the submission is correct but an error needs to be fixed. The present work increases our understanding of LLMs' potential, limitations, and how to integrate them into e-assessment systems, pedagogical scenarios, and instructing students who are using applications based on GPT-4.