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LLMs Still Can't Avoid Instanceof: An Investigation Into GPT-3.5, GPT-4, and Bard's Capacity to Handle Object-Oriented Programming Assignments


Core Concepts
Large Language Models (LLMs) struggle with object-oriented programming, emphasizing the importance of code quality and supervision in educational settings.
Abstract
Large Language Models (LLMs) like GPT-3.5, GPT-4, and Bard are evaluated for handling Object-Oriented Programming (OOP) assignments. While these models can provide solutions, they often overlook best practices of OOP. GPT-4 outperformed GPT-3.5 and Bard, but all models faced challenges in adhering to OOP principles. Recommendations include focusing on code quality, using LLMs in classes with supervision, and adopting project-based learning. The study highlights the need for curated sources and understanding the limitations of LLMs in educational contexts.
Stats
대규모 언어 모델 (LLMs)는 객체 지향 프로그래밍 (OOP) 과제를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. GPT-4는 GPT-3.5와 Bard보다 우수한 성과를 보였지만, 모든 모델이 OOP 원칙을 준수하는 데 어려움을 겪었습니다. 권고 사항은 코드 품질에 중점을 두고 감독하며 수업에서 LLM 사용 및 프로젝트 기반 학습을 채택하는 것을 포함합니다.
Quotes
"GPT-4 stood out as the most proficient, followed by GPT-3.5, with Bard trailing last." "We advocate for a renewed emphasis on code quality when employing these models and explore the potential of pairing LLMs with AATs in pedagogical settings." "These experiments show that these 3 LLMs were able to partially solve the ‘IT Company’ assignment, although with some errors."

Key Insights Distilled From

by Bruno Pereir... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06254.pdf
LLMs Still Can't Avoid Instanceof

Deeper Inquiries

어떻게 교육자들은 학생들이 모델이 제공하는 것 이상의 적절한 코딩 관행을 배울 수 있도록 보장할 수 있을까요?

교육자들은 LLMs가 프로그래밍 과제를 처리하는 데 유용성을 보여줬지만, 학생들이 올바른 코딩 관행을 학습하도록 보장해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다: 프로젝트 중심 학습 도입: 작은 과제뿐만 아니라 프로젝트 기반의 평가도 도입합니다. 프로젝트는 더 복잡한 코드와 상호작용을 필요로 하며, LLMs와의 상호작용을 통해 완전히 작동하는 솔루션을 얻기 위해 더 복잡한 상호작용이 필요할 수 있습니다. 코드 품질 평가 강조: 객체 지향 프로그래밍에 중점을 두는 교육자들은 코드 품질, 디자인 패턴 및 기타 유사한 측면을 평가하는 데 더 많은 중요성을 두어야 합니다. 기존의 "기능적인 코드" 생성에서 "기능적이고 고품질의 코드" 생성으로 과정을 변경해야 합니다. LLMs를 수업에 활용: 수업에서 LLMs를 활용하는 것을 고려합니다. 학생들이 LLMs와 상호작용하여 코드를 생성하고, 그 솔루션을 평가하는 수업 내 연습을 도입합니다. 이 과정은 교사가 지도하며, 학생들이 생성된 코드를 검토하고 테스트할 수 있도록 돕습니다.

What are the ethical considerations of relying on LLMs for educational purposes, especially in terms of plagiarism and originality

LLMs를 교육 목적으로 의존하는 것의 윤리적 고려 사항은 다음과 같습니다: 표절과 원본성: LLMs를 사용하여 생성된 코드가 학생들의 고유한 작업인지 확인하는 것이 중요합니다. 학생들이 모델의 출력물을 그대로 제출하면 표절 문제가 발생할 수 있습니다. 출처 공개: LLMs가 사용한 데이터 소스를 공개하는 것이 중요합니다. 모델이 올바른 정보를 기반으로 코드를 생성하도록 하는 것이 중요하며, 부적절한 소스로 인해 잘못된 코드가 생성될 수 있습니다. 학문적 정직성: LLMs를 사용하여 생성된 코드가 학생들의 학습을 돕는 데 사용되어야 하며, 학생들이 실제로 이해하고 배우도록 돕는 데 중점을 두어야 합니다.

How can the limitations of LLMs in adhering to OOP principles be addressed to enhance their effectiveness in educational settings

LLMs가 OOP 원칙을 준수하는 데 제한이 있는 경우, 교육적 환경에서의 효과를 향상시키기 위해 다음과 같은 접근 방법을 고려할 수 있습니다: Prompt Engineering 기술 적용: LLMs의 솔루션을 개선하기 위해 Prompt Engineering 기술을 적용합니다. 이를 통해 모델이 더 나은 솔루션을 제공하도록 유도할 수 있습니다. 프로젝트 기반 학습 도입: 더 큰 OOP 과제(예: 10-15개 클래스)를 다루는 방법을 조사합니다. 프로젝트 기반 학습을 통해 학생들이 점진적으로 지식을 적용하고 성장할 수 있도록 합니다. 코드 품질 강조: 코드 품질 평가를 강조하여 LLMs가 생성하는 코드의 품질을 더욱 중요시합니다. 이를 통해 학생들이 더 나은 코딩 관행을 배울 수 있도록 돕습니다.
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