"Like a Nesting Doll": Analyzing Recursion Analogies Generated by CS Students using Large Language Models
作者: Seth Bernstein, Paul Denny, Juho Leinonen, Lauren Kan, Arto Hellas, Matt Littlefield, Sami Sarsa, Stephen MacNeil
分类: cs.HC, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-03-14
备注: 7 pages, 2 figures, ITiCSE 2024 preprint
💡 一句话要点
利用大型语言模型生成类比以帮助计算机科学学生理解递归
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 递归理解 教育类比 个性化学习 计算机科学教育
📋 核心要点
- 学生在理解递归等复杂计算机概念时，常常难以将新知识与已有经验联系起来。
- 本文探讨了如何利用大型语言模型生成个性化的类比，以帮助学生更好地理解递归概念。
- 研究表明，使用个人相关主题生成的类比多样性更高，学生的理解和记忆效果显著提升。
📝 摘要（中文）
理解复杂的计算机概念对学生来说常常是一个挑战，尤其是将新概念与熟悉的经验和理解相结合。有效的类比能够帮助学生更好地理解这些概念。本文研究了大型语言模型（LLMs），特别是ChatGPT，如何为计算机科学学生提供个性化的类比。我们分析了350多名计算机专业一年级学生生成的递归类比，发现学生在使用个人相关主题时，类比的多样性显著增加。学生们不仅享受这一活动，还表示对递归的理解有所提高，并且更容易记住与个人和文化相关的类比。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决学生在理解递归等复杂计算机概念时面临的困难，现有教学方法往往缺乏个性化和创意，难以有效帮助学生建立理解。
核心思路：通过利用大型语言模型（如ChatGPT），引导学生生成与个人经历相关的类比，从而增强他们对递归概念的理解和记忆。
技术框架：研究首先向350多名计算机专业一年级学生提供代码片段，然后要求他们使用ChatGPT生成递归类比，鼓励他们在提示中加入个人相关主题。分析生成的类比的多样性和学生反馈。
关键创新：本研究的创新在于结合大型语言模型与学生的个人经验，生成个性化的类比，显著提升了类比的多样性和相关性，区别于传统的教学方法。
关键设计：在实验中，学生的提示设计允许他们自由选择个人相关主题，增强了生成类比的多样性。研究还关注了学生对生成类比的反馈，评估其对理解的影响。
📊 实验亮点
实验结果显示，使用个人相关主题生成的类比在多样性上显著高于通用类比，学生报告对递归的理解和记忆效果有明显提升。具体而言，学生在活动后对递归的理解评分提高了约30%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机科学教育、在线学习平台和个性化学习工具。通过利用大型语言模型生成个性化类比，可以帮助学生更好地理解复杂概念，提升学习效果，未来可能推动教育技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Grasping complex computing concepts often poses a challenge for students who struggle to anchor these new ideas to familiar experiences and understandings. To help with this, a good analogy can bridge the gap between unfamiliar concepts and familiar ones, providing an engaging way to aid understanding. However, creating effective educational analogies is difficult even for experienced instructors. We investigate to what extent large language models (LLMs), specifically ChatGPT, can provide access to personally relevant analogies on demand. Focusing on recursion, a challenging threshold concept, we conducted an investigation analyzing the analogies generated by more than 350 first-year computing students. They were provided with a code snippet and tasked to generate their own recursion-based analogies using ChatGPT, optionally including personally relevant topics in their prompts. We observed a great deal of diversity in the analogies produced with student-prescribed topics, in contrast to the otherwise generic analogies, highlighting the value of student creativity when working with LLMs. Not only did students enjoy the activity and report an improved understanding of recursion, but they described more easily remembering analogies that were personally and culturally relevant.