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核心概念
本研究は、大学生コンピューターサイエンス専攻の学生が一般的に行うさまざまなタスクに対するGoogle Bard、ChatGPT(3.5)、GitHub Copilot Chat、Microsoft Copilotの強みと弱みを評価したものである。
摘要
本研究は、大学生コンピューターサイエンス専攻の学生が一般的に行うさまざまなタスクに対するGoogle Bard、ChatGPT(3.5)、GitHub Copilot Chat、Microsoft Copilotの性能を包括的に評価したものである。
コード説明とドキュメンテーション:
- Microsoft Copilotが最も優れた性能を示した。詳細な説明と論理的な理由付けを提供できた。
- Google Bardは特にSQL問題で良い結果を出したが、Java/C++のコードでは課題があった。
- ChatGPTとGitHub Copilot Chatは中程度の性能だった。
クラスの課題:
- プログラミング課題: GitHub Copilot Chatが最も優れた性能を示した。
- 理論課題: Microsoft Copilotが最も優れた性能を示した。
- 人文科学課題: Microsoft Copilotが最も優れた性能を示した。
技術面接の準備:
- GitHub Copilot ChatとChatGPTが最も高い正解率を示した。
- Google Bardは正解率が最も低かった。
新しい概念とフレームワークの学習:
- Google Bardが最も優れた性能を示した。明確な説明と論理的な推論、最新の学術/業界情報を提供できた。
- ChatGPTは概念の説明に優れていた。
- GitHub Copilot Chatは非コーディングタスクでは課題があった。
- Microsoft Copilotは最新の関連情報を提供できたが、明確さと詳細さに欠けていた。
メール作成:
- ChatGPTが最も優れた性能を示した。明確さ、トーン、関連性、メールの構成に優れていた。
- Microsoft CopilotとGoogle Bardは中程度の性能だった。
- GitHub Copilot Chatはメール作成に適していなかった。
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"Which LLM should I use?"
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質問1
LLMの性能向上に伴い、大学のカリキュラムやアセスメントはどのように変化していくべきか?
LLMの性能向上は、大学のカリキュラムやアセスメントに革新的な変化をもたらす可能性があります。まず第一に、カリキュラムはより実践的で現実世界の課題に焦点を当てたものになるかもしれません。LLMを活用して、学生が実際の業務やプロジェクトに取り組む際に必要なスキルや知識を習得できるようなカリキュラムが設計されるでしょう。また、アセスメント方法も変化する可能性があります。例えば、従来の試験形式に代わって、実際のプロジェクトや課題に取り組むことで学生の能力を評価する方法が導入されるかもしれません。さらに、リアルタイムでのフィードバックや自己学習を促進する仕組みが導入されることで、学生の学習効果が向上する可能性もあります。
質問2
LLMを活用する際の倫理的懸念(剽窃、誤情報の拡散など)をどのように解決していくべきか?
LLMを活用する際の倫理的懸念は重要です。剽窃や誤情報の拡散を防ぐためには、以下のような対策が考えられます。まず、学生や研究者に対して、LLMを利用する際の適切な使用方法や引用の重要性を教育することが重要です。また、学術機関や教育機関は、学生が正確な情報を提供することを奨励し、剽窃や誤情報の拡散を防ぐためのガイドラインやポリシーを策定する必要があります。さらに、LLM自体に倫理的なガイドラインやフィルタリング機能を組み込むことで、誤情報の拡散を防ぎ、正確な情報を提供することができるでしょう。
質問3
LLMを活用することで、学生の創造性や批判的思考力はどのように影響を受けるか?
LLMを活用することで、学生の創造性や批判的思考力にはいくつかの影響が考えられます。まず、LLMは情報を素早く提供するため、学生が新しいアイデアを瞬時に得ることができます。これにより、学生の創造性が促進される可能性があります。一方で、LLMが提供する情報が限られた範囲に基づいているため、学生の独自の考えやアプローチを育むためには、他の情報源や教育方法とのバランスが重要です。また、批判的思考力に関しては、学生がLLMから提供される情報を慎重に検討し、疑問を持ち、情報の信頼性を確認する習慣を身につけることが重要です。LLMを活用することで、学生は情報をより効果的に活用し、創造性や批判的思考力を向上させることができるでしょう。
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