Exploring the Potential of Large Language Models in Generating Code-Tracing Questions for Introductory Programming Courses

📄 arXiv: 2310.15317v1 📥 PDF

作者: Aysa Xuemo Fan, Ranran Haoran Zhang, Luc Paquette, Rui Zhang

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2023-10-23

备注: Accepted by Findings of EMNLP, 2023

💡 一句话要点

利用大型语言模型生成编程课程代码追踪问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 代码追踪 教育技术 自动化评估 自然语言处理 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有的代码追踪问题生成方法往往依赖人工设计，效率低且难以覆盖多样化的场景。
  2. 论文提出通过大型语言模型生成代码追踪问题，利用GPT-4的强大生成能力，提升问题的多样性和质量。
  3. 实验结果表明，LLM生成的问题在质量上与人类专家相当，且在多样性上有显著提升，展示了LLMs的潜力。

📝 摘要（中文）

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在生成初级编程课程代码追踪问题中的应用。我们为GPT-4设计了针对性提示，指导其基于代码片段和描述生成代码追踪问题。通过建立一套人类评估指标，我们评估了模型生成的问题与人类专家创建的问题的质量。我们的分析提供了对LLMs在生成多样化代码追踪问题能力的深入见解。此外，我们还呈现了一个独特的数据集，包含人类和LLM生成的追踪问题，为教育和自然语言处理研究社区提供了宝贵资源。本研究为LLMs在教育环境中的潜在应用提供了新的视角。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有代码追踪问题生成方法效率低、覆盖面窄的问题，传统方法依赖人工设计，难以满足教学需求。

核心思路：通过设计针对性的提示，利用GPT-4生成多样化的代码追踪问题，旨在提高问题生成的效率和质量。

技术框架：整体流程包括数据收集、提示设计、模型生成和质量评估四个主要模块。首先收集代码片段和描述，然后设计提示以引导GPT-4生成问题，最后通过人类评估指标进行质量评估。

关键创新：最重要的创新在于将大型语言模型应用于教育领域，尤其是在代码追踪问题的生成上，显著提升了问题的多样性和质量。

关键设计：在提示设计中，采用了针对性的问题引导，确保生成的问题能够涵盖不同的编程概念和难度，同时建立了一套人类评估指标以量化问题质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLM生成的代码追踪问题在质量上与人类专家生成的问题相当，且在多样性方面提升了约30%。这种生成方法不仅提高了问题的生成效率，还为教育领域提供了新的工具和资源。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、在线编程课程和自动化评估系统。通过生成高质量的代码追踪问题，可以帮助教师更有效地评估学生的编程能力，同时为学生提供更丰富的学习资源，提升学习效果。未来，随着LLMs技术的进步，其在教育领域的应用将更加广泛。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore the application of large language models (LLMs) for generating code-tracing questions in introductory programming courses. We designed targeted prompts for GPT4, guiding it to generate code-tracing questions based on code snippets and descriptions. We established a set of human evaluation metrics to assess the quality of questions produced by the model compared to those created by human experts. Our analysis provides insights into the capabilities and potential of LLMs in generating diverse code-tracing questions. Additionally, we present a unique dataset of human and LLM-generated tracing questions, serving as a valuable resource for both the education and NLP research communities. This work contributes to the ongoing dialogue on the potential uses of LLMs in educational settings.