KI nutzen, um die Programmierausbildung mit synthetischen Daten zu verbessern

In der Welt des Computings ist es genauso wichtig, Daten zu haben, wie am Montagmorgen eine gute Tasse Kaffee. Es ist entscheidend, um zu verstehen, wie Schüler lernen, Unterstützungssysteme zu verbessern und bessere Bewertungswerkzeuge zu erstellen. Aber hier kommt der Haken: Nicht viele Daten werden offen geteilt. Das liegt oft an Datenschutzregeln und dem Stress, die Identität der Schüler geheim zu halten.

#Synthetische Daten und grosse Sprachmodelle

Jetzt gibt's gute Nachrichten! Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4o könnten die Superhelden sein, die wir brauchen. Diese Modelle können grosse Mengen an gefälschten, aber realistischen Daten generieren, die die Privatsphäre der Schüler wahren. Diese Art von Daten kann Forschern helfen, Probleme in der Computerbildung anzugehen und neue Lernwerkzeuge zu testen, ohne das Risiko, jemandes Geheimnisse zu enthüllen.

#Synthetischen fehlerhaften Code erstellen

Unser Ziel war es, LLMs zu nutzen, um synthetische fehlerhafte Codeeinreichungen für Programmieranfänger zu erstellen. Wir haben verglichen, wie oft diese synthetischen Einreichungen im Vergleich zu echten Schülereinreichungen aus zwei verschiedenen Kursen fehlgeschlagen sind. Das Ziel war zu sehen, wie gut die synthetischen Daten die reale Schülererfahrung nachahmen.

Die Ergebnisse zeigten, dass LLMs synthetischen Code erstellen können, der sich in Bezug darauf, wie oft der Code Tests nicht besteht, nicht grossartig von echten Schülerdaten unterscheidet. Das bedeutet, dass LLMs ein wertvolles Werkzeug für Forscher und Educatoren sein könnten, damit sie sich aufs Lehren konzentrieren können, ohne sich zu viel um den Schutz von Schülerdaten kümmern zu müssen.

#Horizonte in der Computerbildung erweitern

Mit dem Aufstieg von LLMs verändert sich die Computerausbildung auf Weisen, die wir für unmöglich hielten. Diese Modelle sind fantastisch darin, einfache Programmieraufgaben zu bewältigen und haben kürzlich gezeigt, dass sie auch komplexere Probleme angehen können. Es ist beeindruckend, dass sie korrekte Lösungen generieren können, aber noch interessanter ist, dass sie auch absichtlich falschen Code erstellen könnten.

#Die Bedeutung von falschem Code

Falschen Code zu generieren klingt vielleicht widersinnig, aber es birgt Potenzial. Falscher Code kann in Fehlersuche-Übungen verwendet werden, was die Forschung zeigt, hilft Schülern, besser zu lernen. Ausserdem könnte die Erstellung gemischter Codesätze mit sowohl korrekten als auch falschen Lösungen den Lehrern helfen, bessere Datensätze zur Bewertung der Schülerarbeiten vorzubereiten.

Allerdings ist die Erstellung solcher Datensätze schwierig. Viele Ressourcen zur Programmierausbildung sind aufgrund strenger Datenschutzregeln rar. Hier kommen LLMs ins Spiel und bieten eine frische Lösung, um die Art von Daten zu generieren, die Forscher nutzen können, ohne die Privatsphäre von jemandem zu gefährden.

#Untersuchung von Abfrage-Strategien

Um die besten Ergebnisse von LLMs zu erzielen, haben wir verschiedene Strategien untersucht, um sie nach Code zu fragen. Unsere Forschung konzentrierte sich darauf, herauszufinden, welche Eingaben die Modelle dazu bringen, Codeeinreichungen zu erstellen, die am ehesten echten Schülerarbeiten ähneln.

Wir haben einige Anfangsprogrammierprobleme ausgewählt, um zu sehen, wie gut der generierte Code dem entsprach, was tatsächliche Schüler gemacht hatten. Diese Studie nutzte zwei Programmiersprachen: C und Dart.

#Kontext und Datensammlung

#C-Programmier-Kontext

Zuerst haben wir Daten aus einem sechs Wochen langen Einführungskurs in C an einer Universität in Neuseeland gesammelt. Die Studenten arbeiteten individuell an Programmieraufgaben im Labor und bekamen sofort Feedback von einem automatisierten System. Nach dem Kurs haben wir die endgültigen Projektbeiträge analysiert, um zu sehen, wie viele alle Tests bestanden und wie viele fehlgeschlagen sind.

#Dart-Programmier-Kontext

Als nächstes haben wir zehn Übungen auf einer Online-Kursplattform an einer Universität in Finnland untersucht. Dies umfasste sowohl Einführungs- als auch Fortgeschrittenenkurse, mit Programmieraufgaben, die von einfach bis komplex reichten. Wir haben die Einreichungen gesammelt, um Einblicke in die Leistung der Schüler zu erhalten.

#Modelle abfragen

Als wir das LLM baten, fehlerhaften Code zu generieren, haben wir spezifische Anweisungen gegeben, um sicherzustellen, dass die generierten Lösungen Bugs enthalten. Wir wollten nicht, dass die Modelle einfach Code produzieren, der nicht funktioniert; wir wollten, dass der Code fast korrekt aussieht, aber einige Fehler enthält.

Wir haben drei Arten von Eingaben erstellt: eine einfache Eingabe, eine, die spezifische Testfälle enthielt, und eine weitere, die dem Modell half, die Häufigkeit von Testfallfehlern zu verstehen. Diese Variationen sollten zeigen, wie gut das Modell seine Ausgaben an echten Schülerfehlern ausrichten kann.

#Ergebnisse analysieren

Nachdem wir 1500 synthetische Einreichungen generiert hatten, verglichen wir die Ergebnisse. Wir haben uns besonders darauf konzentriert, wie oft jeder Code die Unit-Tests bestanden oder nicht bestanden hat. Diese Analyse ermöglichte es uns, die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den echten Schülereinreichungen und den synthetischen Einreichungen des Modells zu messen.

#Ergebnisse

Wir fanden einige faszinierende Trends. Bei bestimmten Übungen hatte das Modell Schwierigkeiten, Bugs zu generieren, die nur teilweise Tests fehlgeschlagen sind. Im Gegensatz dazu zeigten echte Schülereinreichungen oft nuanciertere Fehler. Das deutet darauf hin, dass LLMs zwar fehlerhaften Code generieren können, sie jedoch nicht immer die Feinheiten echter Schülerfehler erfassen.

Überraschenderweise sahen wir beim Vergleich der verschiedenen Abfragestrategien bei Dart nicht viel Unterschied in den Ergebnissen. Das bedeutet, dass es egal war, wie wir das Modell gefragt haben, die Ergebnisse waren ziemlich ähnlich. Bei C hingegen führten unterschiedliche Eingaben zu unterschiedlichen Ergebnissen, was darauf hindeutet, dass das Modell mehr Hilfe brauchen könnte, um Code zu generieren, der näher an echten Schülereinreichungen ist.

#Die Effektivität verschiedener Eingaben

Interessanterweise verbesserten die Eingaben, die dem LLM Informationen über Testfälle und Fehlerhäufigkeiten gaben, nicht signifikant die Qualität des generierten Codes für Dart. Die gleichen Eingaben machten jedoch einen bemerkenswerten Unterschied bei C-Einreichungen. Das zeigt, dass die Effektivität von Abfragestrategien vom jeweiligen Programmierkontext abhängen kann.

#Häufige Probleme

Auch wenn wir viel über die Generierung synthetischen Codes gelernt haben, standen wir vor einigen Herausforderungen. Unser Fokus auf fehlerhaften Code bedeutete, dass wir die Möglichkeit verpassten zu sehen, ob das Modell auch korrekten und realistischen Code erstellen konnte. Da viele Schülereinreichungen alle Tests bestehen, berührte unsere Forschung nur einen Teil ihrer Einreichungen.

Ein weiteres Problem war, dass die Tests für einige Dart-Übungen nicht sehr gründlich waren. Das könnte bedeuten, dass einige Bugs von den Tests nicht erkannt wurden, was unsere Analyse ein wenig unvollständig machte.

#Fazit: Was kommt als Nächstes?

Zusammenfassend zeigt unsere Forschung, dass generative KI synthetische Codeeinreichungen erstellen kann, die echten Schülerfehlern ähnlich sind, insbesondere was Testfallfehler betrifft. Das eröffnet Möglichkeiten für Educatoren, synthetische Daten auf verschiedene Weisen zu nutzen, z.B. zur Vorbereitung von Fehlersucheübungen.

Allerdings müssen wir weiter untersuchen, wie gut LLMs die Nuancen echten Schülercodes nachahmen können. Wenn wir uns auch mit der Generierung korrekten Codes und anderen Faktoren beschäftigen, die echte Einreichungen einzigartig machen, werden wir tiefere Einblicke in die Verbesserung der Computerbildung gewinnen.

Mit den richtigen Ansätzen könnten wir eine Zukunft sehen, in der Lehrer die Macht der KI nutzen, um das Lernen der Schüler zu verbessern und dabei die Geheimnisse aller sicher zu bewahren. Es ist, als würden Lehrer einen Zauberstab bekommen-keine Sorgen mehr über Datenschutz, während sie KI-generierte Programmieraufgaben in ihren Klassenräumen verstreuen!