วิธีที่โปรแกรมเมอร์มือใหม่และโค้ด LLM (เข้าใจผิด) กัน
Author
Venue
CHI 2024
Abstract
แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้ก้าวหน้าไปอย่างมากในการบรรลุเป้าหมายที่มีมายาวนานในการสร้างโค้ดจากข้อความ ความก้าวหน้านี้ได้ดึงดูดการศึกษาวิจัยมากมายเกี่ยวกับการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม ยังมีความรู้น้อยเกี่ยวกับความท้าทายและกลยุทธ์ของผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ ซึ่งเป็นกลุ่มที่แต่ละขั้นตอนของปัญหาการแปลงข้อความเป็นโค้ดนั้นเต็มไปด้วยอุปสรรค ไม่ว่าจะเป็นการอธิบายเจตนาของตนด้วยภาษาธรรมชาติ การประเมินความถูกต้องของโค้ดที่สร้างขึ้น หรือการแก้ไขข้อความคำสั่งเมื่อโค้ดที่สร้างไม่ถูกต้อง บทความนี้นำเสนอการศึกษาควบคุมขนาดใหญ่เกี่ยวกับวิธีที่ผู้เริ่มต้นเขียนโค้ดจำนวน 120 คน จากสามสถาบันการศึกษา มีแนวทางในการเขียนและแก้ไขข้อความคำสั่ง การออกแบบการทดลองแบบใหม่ช่วยให้เราสามารถมุ่งเน้นไปที่ขั้นตอนเฉพาะในกระบวนการแปลงข้อความเป็นโค้ด และเผยให้เห็นว่าผู้เริ่มต้นประสบปัญหาในการเขียนและแก้ไขคำสั่ง แม้จะเป็นปัญหาในระดับทักษะของพวกเขาเองและเมื่อความถูกต้องถูกกำหนดโดยอัตโนมัติ การประเมินแบบผสมผสานของเราให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการและความรับรู้ของนักเรียน โดยมีนัยสำคัญสำคัญสำหรับการใช้งาน Code LLM โดยผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญทั้งภายในและภายนอกการศึกษา
