Multimodal Programming in Computer Science with Interactive Assistance Powered by Large Language Model
作者: Rajan Das Gupta, Md. Tanzib Hosain, M. F. Mridha, Salah Uddin Ahmed
分类: cs.HC, cs.CL
发布日期: 2025-03-09 (更新: 2025-03-12)
备注: Accepted in Proceedings of the 27th International Conference on. Human-Computer Interaction, 2025
💡 一句话要点
利用大语言模型构建交互式编程辅助系统，提升计算机科学教学效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 编程教育 交互式辅助 DeepSeek R1 个性化提示
📋 核心要点
- 传统编程教学中，学生在完成作业时缺乏即时有效的指导，容易陷入困境。
- 论文提出一种基于大语言模型的交互式辅助系统，通过个性化提示引导学生解决问题，而非直接给出答案。
- 实验表明该系统能识别学生概念性错误并提供有效指导，但仍存在误判和引导偏差等问题。
📝 摘要（中文）
本研究开发了一个基于DeepSeek R1的交互式作业辅助系统，旨在为计算机科学入门编程课程的学生提供即时、互动式的帮助。该系统在常用代码编辑器中提供辅助按钮，并在命令行自动评估器中提供反馈选项。它通过个性化的提示包装学生的工作，以促进教学目标，避免直接给出答案。实验表明，该助手能够识别学生的概念性困难，并以教学上适当的方式提供想法、计划和模板代码。然而，该系统也存在一些问题，例如偶尔错误地将正确的学生代码标记为不正确，或鼓励学生使用正确但与课程不符的方法，这可能会给学生带来挫败感。最后，论文讨论了开发和部署过程中遇到的问题，并提出了结论和未来行动。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决计算机科学入门课程中学生在完成编程作业时缺乏有效指导的问题。现有方法，例如传统的答疑方式，无法提供即时、个性化的帮助，导致学生容易受挫，学习效率低下。此外，直接给出答案的辅助方式不利于学生对知识的理解和掌握。
核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大能力，构建一个交互式的编程辅助系统。该系统能够理解学生的代码，识别其潜在的错误和概念性困难，并以教学上适当的方式提供指导，例如提供想法、计划和模板代码，而不是直接给出答案。这种方式旨在引导学生主动思考，从而更好地理解和掌握知识。
技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 代码编辑器集成：在常用的代码编辑器中添加辅助按钮，方便学生随时请求帮助。2) 命令行自动评估器集成：在自动评估器中添加反馈选项，为学生提供关于代码正确性和风格的反馈。3) 个性化提示生成器：该模块负责根据学生提交的代码和错误信息，生成个性化的提示。这些提示旨在引导学生思考问题，而不是直接给出答案。4) 基于DeepSeek R1的大语言模型：该模型是系统的核心，负责理解学生的代码，识别错误，并生成合适的提示。
关键创新：论文的关键创新在于将大语言模型应用于编程教学领域，并设计了一种个性化的提示生成方法。与传统的编程辅助工具相比，该系统能够更深入地理解学生的代码，并提供更具针对性的指导。此外，该系统强调引导学生思考，而不是直接给出答案，这有助于提高学生的学习效果。
关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推测，个性化提示生成器的设计是关键。该模块需要能够根据学生的代码和错误信息，生成既能引导学生思考，又不会直接给出答案的提示。这可能涉及到一些自然语言处理技术，例如关键词提取、语义分析和文本生成。
📊 实验亮点
论文实验结果表明，该辅助系统能够识别学生的概念性困难，并以教学上适当的方式提供指导。但同时也发现，该系统偶尔会将正确的代码标记为错误，或鼓励学生使用不合适的解决方法，这些问题需要在未来工作中加以改进。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于计算机科学教育领域，为学生提供个性化、互动式的编程辅助。该系统能够提高学生的学习效率和学习体验，并有助于培养学生的编程思维能力。未来，该技术还可以扩展到其他学科的教学中，例如数学、物理等。
📄 摘要（原文）
LLM chatbot interfaces allow students to get instant, interactive assistance with homework, but doing so carelessly may not advance educational objectives. In this study, an interactive homework help system based on DeepSeek R1 is developed and first implemented for students enrolled in a large computer science beginning programming course. In addition to an assist button in a well-known code editor, our assistant also has a feedback option in our command-line automatic evaluator. It wraps student work in a personalized prompt that advances our educational objectives without offering answers straight away. We have discovered that our assistant can recognize students' conceptual difficulties and provide ideas, plans, and template code in pedagogically appropriate ways. However, among other mistakes, it occasionally incorrectly labels the correct student code as incorrect or encourages students to use correct-but-lesson-inappropriate approaches, which can lead to long and frustrating journeys for the students. After discussing many development and deployment issues, we provide our conclusions and future actions.