Evaluierung von Large Language Models (LLMs) für Aufgaben von Studenten des Bachelorstudiengangs Informatik

Core Concepts

Verschiedene Large Language Models (LLMs) wie Google Bard, ChatGPT(3.5), GitHub Copilot Chat und Microsoft Copilot zeigen unterschiedliche Stärken bei der Bearbeitung von Aufgaben, die typischerweise von Studenten des Bachelorstudiengangs Informatik durchgeführt werden. Es gibt keinen einzelnen LLM, der in allen Aufgaben am besten abschneidet.

Abstract

Die Studie evaluiert die Leistungsfähigkeit verschiedener Large Language Models (LLMs) wie Google Bard, ChatGPT(3.5), GitHub Copilot Chat und Microsoft Copilot bei der Bearbeitung von Aufgaben, die typischerweise von Studenten des Bachelorstudiengangs Informatik in Indien durchgeführt werden.
Die Aufgaben umfassen:

Erklärung und Dokumentation von Code
Bearbeitung von Übungsaufgaben (Programmierung, Theorie, Geisteswissenschaften)
Vorbereitung auf technische Vorstellungsgespräche
Erlernen neuer Konzepte und Frameworks
Verfassen von E-Mails
Die Ergebnisse zeigen, dass die verschiedenen LLMs unterschiedliche Stärken bei den einzelnen Aufgaben aufweisen. Kein einzelner LLM ist in allen Aufgaben am besten. Die Studie bietet Studenten und Dozenten wertvolle Erkenntnisse, um den am besten geeigneten LLM für eine bestimmte Aufgabe auszuwählen.

Stats

"ChatGPT, Microsoft Copilot und GitHub Copilot Chat zeigten eine hohe Genauigkeit bei der Lösung von Leetcode-Fragen über alle Schwierigkeitsgrade hinweg."
"Microsoft Copilot zeigte eine hervorragende Leistung bei der Bereitstellung von Codekommentaren und -dokumentation."
"GitHub Copilot Chat erwies sich als der beste Performer bei Programmieraufgaben."
"Google Bard war am besten geeignet für das Erlernen neuer Konzepte und Frameworks."
"ChatGPT lieferte die besten Ergebnisse beim Verfassen von E-Mails."

Quotes

"Verschiedene Large Language Models (LLMs) zeigen unterschiedliche Stärken bei der Bearbeitung von Aufgaben, die typischerweise von Studenten des Bachelorstudiengangs Informatik durchgeführt werden."
"Es gibt keinen einzelnen LLM, der in allen Aufgaben am besten abschneidet."

Key Insights Distilled From

"Which LLM should I use?"

by Vibhor Agarw... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.01687.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Hochschulen und Dozenten die Verwendung von LLMs in der Lehre am besten fördern und gleichzeitig Bedenken hinsichtlich Plagiarismus und Verlust der Kreativität adressieren?

Um die Verwendung von Large Language Models (LLMs) in der Lehre zu fördern und gleichzeitig Bedenken hinsichtlich Plagiarismus und Verlust der Kreativität anzugehen, können Hochschulen und Dozenten folgende Maßnahmen ergreifen:

Schulung und Anleitung: Hochschulen können Schulungen anbieten, die Dozenten darin unterstützen, LLMs effektiv in den Lehrplan zu integrieren. Dozenten sollten Anleitungen erhalten, wie sie LLMs als Hilfsmittel einsetzen können, ohne die Kreativität der Studierenden zu beeinträchtigen.

Klare Richtlinien: Es sollten klare Richtlinien festgelegt werden, wie LLMs in Aufgaben und Projekten verwendet werden dürfen. Dozenten können spezifische Anforderungen und Einschränkungen für die Verwendung von LLMs festlegen, um Plagiarismus zu vermeiden.

Kreative Aufgaben: Dozenten können kreative Aufgaben entwerfen, die nicht einfach von LLMs gelöst werden können. Durch die Integration von kreativen und kritischen Denkaufgaben können Studierende ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und gleichzeitig die Verwendung von LLMs sinnvoll ergänzen.

Feedback und Überprüfung: Dozenten sollten regelmäßig die von den Studierenden mit Hilfe von LLMs erstellten Arbeiten überprüfen und Feedback geben. Dies hilft dabei, den Lernfortschritt zu überwachen und sicherzustellen, dass die Studierenden eigenständig arbeiten.

Bewusstsein schaffen: Es ist wichtig, das Bewusstsein für die potenziellen Vor- und Nachteile der Verwendung von LLMs zu schärfen. Durch offene Diskussionen und Schulungen können Bedenken hinsichtlich Plagiarismus und Kreativitätsverlust adressiert werden.

Wie können LLMs so weiterentwickelt werden, dass sie besser auf die spezifischen Bedürfnisse der Hochschulbildung zugeschnitten sind?

Um Large Language Models (LLMs) besser auf die spezifischen Bedürfnisse der Hochschulbildung zuzuschneiden, könnten folgende Entwicklungen vorgenommen werden:

Anpassung an Bildungsinhalte: LLMs könnten speziell auf Bildungsinhalte trainiert werden, um eine präzisere und relevantere Unterstützung für Studierende und Dozenten zu bieten.

Feedback-Mechanismen: Die Integration von Feedback-Mechanismen in LLMs könnte es ermöglichen, dass sie auf spezifische Anforderungen und Anfragen im Bildungsbereich reagieren und entsprechende Antworten generieren.

Kollaborative Lernwerkzeuge: Die Entwicklung von LLMs, die die Zusammenarbeit und Interaktion zwischen Studierenden und Dozenten fördern, könnte die Effektivität des Lernprozesses verbessern.

Ethik und Datenschutz: Besonderes Augenmerk sollte auf ethische Aspekte und Datenschutzbestimmungen gelegt werden, um sicherzustellen, dass LLMs in der Hochschulbildung verantwortungsbewusst eingesetzt werden.

Anpassungsfähigkeit: LLMs könnten so weiterentwickelt werden, dass sie sich an verschiedene Lernstile und Bedürfnisse anpassen können, um eine personalisierte und effektive Lernunterstützung zu bieten.

Wie können Studenten LLMs am effektivsten in ihr Lernverhalten integrieren, ohne dass dies ihre Lernfortschritte beeinträchtigt?

Um LLMs effektiv in ihr Lernverhalten zu integrieren, ohne ihre Lernfortschritte zu beeinträchtigen, können Studenten folgende Strategien anwenden:

Kritische Überprüfung: Studierende sollten die von LLMs generierten Antworten kritisch überprüfen und sicherstellen, dass sie korrekt und angemessen sind. Es ist wichtig, die Ergebnisse zu validieren und gegebenenfalls weitere Recherchen anzustellen.

Eigenständiges Denken: Studierende sollten LLMs als Hilfsmittel zur Unterstützung ihres Lernprozesses betrachten, anstatt sich ausschließlich auf sie zu verlassen. Eigenständiges Denken und Problemlösen sind entscheidende Fähigkeiten, die weiterhin entwickelt werden sollten.

Kombination mit traditionellen Lernmethoden: LLMs können als Ergänzung zu traditionellen Lernmethoden verwendet werden. Studierende können sie nutzen, um zusätzliche Informationen zu erhalten oder komplexe Konzepte zu erklären, aber sie sollten weiterhin aktiv am Lernprozess teilnehmen.

Regelmäßige Überprüfung: Es ist ratsam, regelmäßig den eigenen Lernfortschritt zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Verwendung von LLMs tatsächlich zum Verständnis der Inhalte beiträgt. Bei Bedarf können Studierende Anpassungen vornehmen, um ihr Lernverhalten zu optimieren.

Kommunikation mit Dozenten: Studierende sollten offen mit ihren Dozenten über die Verwendung von LLMs kommunizieren und gegebenenfalls Feedback einholen. Dozenten können wertvolle Einblicke und Anleitungen zur effektiven Nutzung von LLMs bieten.