BugSpotter: Automated Generation of Code Debugging Exercises
作者: Victor-Alexandru Pădurean, Paul Denny, Adish Singla
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2024-11-21 (更新: 2024-11-25)
备注: Preprint of the SIGCSE'25 paper
💡 一句话要点
BugSpotter：利用LLM自动生成代码调试练习，提升学生debug能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 代码调试 自动化练习生成 大型语言模型 编程教育 测试驱动开发
📋 核心要点
- 学生调试能力不足，常依赖试错，缺乏对bug根本原因的理解，传统教学方式耗时。
- BugSpotter利用LLM从问题描述生成带bug代码，并用测试套件验证bug，学生通过设计失败用例来debug。
- 实验表明，BugSpotter生成的练习难度适中，与教师手工练习效果相当，可有效辅助调试教学。
📝 摘要（中文）
调试是编程学习中的一项基本技能，但其教学和重视程度在入门课程中差异很大。在代码生成大语言模型（LLM）时代，学生推理代码和识别错误的能力变得越来越重要。然而，学生经常采用试错法来解决bug，而没有完全理解根本问题。培养识别和假设bug原因的能力至关重要，但通过传统方式进行有效教学可能非常耗时。本文介绍了一种创新工具BugSpotter，它利用LLM从问题描述中生成有bug的代码，并通过测试套件验证合成的bug。学生通过设计失败的测试用例与BugSpotter交互，其中有bug的代码的输出与问题规范定义的预期结果不同。这不仅为学生提供了提高调试技能的机会，也提供了练习阅读和理解问题规范的机会。我们在一个大型课堂环境中部署了BugSpotter，并将它生成的调试练习与教师为相同问题手工制作的练习进行了比较。我们发现，BugSpotter生成的LLM练习难度各异，并且与问题规范非常匹配。重要的是，LLM生成的练习在学生表现方面与教师手动创建的练习相当，这表明BugSpotter可以成为学习调试的有效且高效的辅助工具。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决编程教学中调试练习生成效率低、质量参差不齐的问题。现有方法依赖人工设计调试练习，耗时且难以保证练习的难度和覆盖范围。学生在调试过程中往往缺乏对bug根本原因的理解，导致学习效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大代码生成能力，自动生成带有bug的代码，并设计相应的测试套件进行验证。学生通过设计失败的测试用例来发现和修复bug，从而提高调试能力和对问题规范的理解。
技术框架：BugSpotter的整体框架包括以下几个主要模块：1) 问题描述输入模块：接收编程问题的描述作为输入。2) LLM代码生成模块：利用LLM根据问题描述生成带有bug的代码。3) 测试套件生成模块：自动生成测试套件，用于验证生成的代码中是否存在bug。4) 学生交互模块：学生设计测试用例，与BugSpotter交互，发现并修复bug。5) 评估模块：评估学生在调试练习中的表现。
关键创新：该论文的关键创新在于利用LLM自动生成调试练习，并结合测试套件进行验证。与传统的人工设计方法相比，BugSpotter能够更高效地生成大量高质量的调试练习，并提供个性化的学习体验。此外，通过让学生设计失败的测试用例，BugSpotter能够帮助学生更深入地理解问题规范和代码逻辑。
关键设计：论文中没有详细说明LLM的具体选择和训练方式，以及测试套件生成的具体算法。这些细节可能影响BugSpotter的性能和效果。此外，如何评估学生在调试练习中的表现，以及如何根据学生的表现调整练习的难度，也是需要进一步研究的关键设计问题。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，BugSpotter生成的调试练习难度适中，与教师手工创建的练习效果相当。学生在使用BugSpotter进行调试练习后，调试能力和对问题规范的理解都有所提高。这表明BugSpotter可以成为学习调试的有效且高效的辅助工具。
🎯 应用场景
BugSpotter可应用于各种编程教学场景，例如在线编程课程、编程训练营和大学计算机课程。它可以帮助教师更高效地生成调试练习，并为学生提供个性化的学习体验。此外，BugSpotter还可以用于评估学生的编程能力和调试技能，为企业招聘提供参考。
📄 摘要（原文）
Debugging is an essential skill when learning to program, yet its instruction and emphasis often vary widely across introductory courses. In the era of code-generating large language models (LLMs), the ability for students to reason about code and identify errors is increasingly important. However, students frequently resort to trial-and-error methods to resolve bugs without fully understanding the underlying issues. Developing the ability to identify and hypothesize the cause of bugs is crucial but can be time-consuming to teach effectively through traditional means. This paper introduces BugSpotter, an innovative tool that leverages an LLM to generate buggy code from a problem description and verify the synthesized bugs via a test suite. Students interact with BugSpotter by designing failing test cases, where the buggy code's output differs from the expected result as defined by the problem specification. This not only provides opportunities for students to enhance their debugging skills, but also to practice reading and understanding problem specifications. We deployed BugSpotter in a large classroom setting and compared the debugging exercises it generated to exercises hand-crafted by an instructor for the same problems. We found that the LLM-generated exercises produced by BugSpotter varied in difficulty and were well-matched to the problem specifications. Importantly, the LLM-generated exercises were comparable to those manually created by instructors with respect to student performance, suggesting that BugSpotter could be an effective and efficient aid for learning debugging.