ChatGPT nutzen, um das Verständnis von Rekursion zu verbessern

Das Lernen von Programmierung kann für Schüler echt hart sein. Oft fällt es ihnen schwer, neue Ideen und Begriffe mit dem zu verbinden, was sie schon wissen. Besonders knifflig sind Themen wie Rekursion. Gute Analogien können helfen, diese schwierigen Konzepte leichter verständlich zu machen. Aber passende Analogien zu finden, ist nicht einfach, selbst für erfahrene Lehrer.

Diese Studie schaut sich an, wie grosse Sprachmodelle (LLMs), insbesondere ChatGPT, Schülern helfen können, persönliche Analogien selbst zu erstellen. Wir haben Erstsemester-Computing-Studenten gebeten, ChatGPT zu nutzen, um ihre Analogien zum Thema Rekursion zu generieren. Den Studenten wurde ein Stück Code gegeben, und sie konnten vertraute Themen für ihre Eingabe auswählen.

Die Ergebnisse zeigten eine grosse Vielfalt an kreativen Analogien, wenn die Schüler ihre eigenen Themen wählten, im Vergleich zu standardisierten Analogien. Die Studenten fanden diese Aktivität toll und berichteten, dass sie dadurch Rekursion besser verstanden. Sie fanden es einfacher, sich Analogien zu merken, die mit ihrem eigenen Leben zu tun hatten.

#Die Rolle von Analogien im Lernen

Das Verstehen komplexer Themen erfordert oft klare Erklärungen. Seit Jahren zeigt die Forschung in der Computerausbildung, dass es den Studenten erheblich hilft, wenn sie Konzepte in einfachen Worten erklären oder ihre eigenen Erklärungen erstellen. Neulich haben Experten begonnen zu erforschen, wie Analogien vertrauten Themen helfen können, die weniger bekannt sind.

Analogien funktionieren, indem sie zwei verschiedene Ideen vergleichen, die einige Ähnlichkeiten teilen. In der Computerausbildung, wo viele Begriffe sehr weit entfernt scheinen von dem, was die Studenten schon wissen, können Analogien diese Lücken überbrücken. Sie ermöglichen es den Studenten, Verbindungen zwischen schwierigen Konzepten herzustellen und Dingen, die sie gut verstehen. Zum Beispiel kann der Vergleich von Algorithmen mit Rezepten den Studenten helfen, zu begreifen, wie Algorithmen funktionieren.

Aber viele Studenten haben Schwierigkeiten, gute Analogien selbst zu finden. Studien zeigen, dass die Schüler erheblich von zusätzlicher Unterstützung beim Erstellen dieser hilfreichen Vergleiche profitieren könnten.

#Grosse Sprachmodelle als Lernwerkzeuge

Grosse Sprachmodelle wie ChatGPT haben gezeigt, dass sie in der Lage sind, hochwertige Erklärungen und Lernmaterialien zu erzeugen. Die Forschung hat gezeigt, dass die Studenten oft Erklärungen, die von LLMs generiert wurden, denjenigen von ihren Kommilitonen vorziehen. Daher können diese Modelle hilfreiche Werkzeuge sein, um die Studenten bei der Erstellung ihrer eigenen Analogien zu unterstützen.

Obwohl es einige erste Erkundungen gibt, wie LLMs Analogien erzeugen können, gab es bisher noch keine umfassende Untersuchung, wie die Studenten diese Modelle nutzen können, um ihre eigenen Analogien zu erstellen. Diese Studie zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen.

#Kontext der Studie

Die Daten für diese Forschung stammen aus einem Einführungskurs für Programmierung an einer Universität in Neuseeland. Der Kurs, der über 12 Wochen ging und C-Programmierung lehrte, umfasste viele Studenten, die ihn im Rahmen ihres Ingenieurprogramms belegen mussten. Gut in diesem Kurs abzuschneiden, war wichtig für die Studenten, da ihre zukünftigen Spezialisierungen von ihren Noten abhingen.

Zur Zeit der Datensammlung waren 889 Studenten in dem Kurs eingeschrieben. Wir haben Antworten von 841 Studenten gesammelt, was eine hohe Teilnahmequote zeigt. Der Kurs beinhaltete wöchentliche Labore mit Programmierübungen, die die Studenten für Noten abschlossen. Die ethische Genehmigung für die Studie wurde von der Institution erteilt.

Das Thema Rekursion wurde in der vorletzten Woche des Kurses eingeführt. Rekursion ist ein bekannt schwieriges Konzept, und zahlreiche Studenten äusserten in ihren Bewertungen den Wunsch nach mehr Unterstützung, um es zu verstehen. Rekursion zu lernen bedeutet nicht nur, Definitionen auswendig zu lernen, sondern auch, das Konzept in echten Programmier-Szenarien anzuwenden.

Die Studenten erhielten mehrere Lehrhilfen, um die Rekursion zu meistern, darunter visuelle Beispiele, Erklärungen zu Stapelrahmen und gängige Beispiele aus Lehrbüchern. Ausserdem wurde ihnen eine Analogie gezeigt, die beschrieb, wie Analogien nützlich sein können, um komplexe Ideen zu lehren.

In der ersten Laborübung sollten die Studenten ihre Analogien mithilfe von ChatGPT erstellen, um eine rekursive Funktion aus ihrem Lehrbuch zu erklären. Sie wurden ermutigt, persönliche Themen in ihren Eingaben zu verwenden.

#Datensammlung und Analyse

Die Studenten wurden angewiesen, ihre Analogien basierend auf ihren gewählten Themen zu generieren. Allerdings schlossen viele Studenten die Eingaben, die sie zur Erstellung ihrer Analogien verwendet hatten, nicht ein. Dies führte zu einem Verlust einiger Daten für die Analyse.

Wir konzentrierten uns auf die 385 Analogien, bei denen die Studenten ihre Eingaben einbezogen hatten. Wir kategorisierten die Daten danach, ob die Studenten ein Thema angaben oder nicht. Diese Kategorisierung half uns, zu analysieren, wie sich die Analogien basierend auf den Eingaben der Studenten unterschieden.

Als die Studenten explizit ein Thema angaben, stellten wir fest, dass die resultierenden Analogien viel vielfältiger waren im Vergleich zu denen, die ohne spezifisches Thema erstellt wurden. Dies deutet darauf hin, dass die Einbeziehung der Studenten in den Prozess der Analogienerstellung zu kreativeren und relevanteren Ergebnissen führt. Positive Rückmeldungen von den Studenten verdeutlichten ebenfalls, dass die generierten Analogien ihr Verständnis von Rekursion unterstützten.

#Das praktische Lernerlebnis

Während des Labors arbeiteten die Studenten an einem Programmierproblem, das sich auf Rekursion konzentrierte. Sie erhielten Anleitung, wie sie Eingaben formulieren konnten, die ChatGPT bei der Generierung nützlicher Analogien unterstützen würden. Klare und spezifische Eingaben wurden empfohlen, da sie bessere und relevantere Antworten vom Modell liefern würden.

Anstatt zum Beispiel allgemein nach Hunden zu fragen, wurde den Studenten geraten, spezifische Fragen zu stellen, um detaillierte Analogien zu erstellen. Diese Praxis half den Studenten, die Ausgaben des Modells besser auf ihre Interessen und Erfahrungen auszurichten.

#Vielfalt der Analogie-Themen

Nach der Analyse der 385 Analogien bemerkten wir einen erheblichen Unterschied in der Vielfalt der Themen, wenn die Studenten die Analogien selbst lenkten. Wenn die Studenten ein Thema angaben, hatten die Analogien ein höheres Mass an thematischer Vielfalt im Vergleich zu denen, bei denen die Studenten kein Thema angaben.

Einige Studenten wählten zum Beispiel einzigartige Themen wie moderne Raketenstarts oder sogar skurrile Ideen wie einen "magischen Wurm, der Wörter frisst". Das zeigt, dass es von Vorteil ist, den Studenten zu erlauben, ihre eigenen Interessen einzubringen, um eine breitere Themenabdeckung zu fördern und das Engagement zu steigern.

Im Gegensatz dazu neigten die Analogien, bei denen die Studenten kein Thema angaben, dazu, generischer zu sein und sich auf gängige Themen zu konzentrieren. Diese Diskrepanz deutet darauf hin, dass die Studenten nicht nur ein besseres Verständnis von Konzepten haben, wenn sie personalisierte Analogien erstellen, sondern sich auch stärker mit ihrem Lernen verbunden fühlen.

#Reflexionen der Studenten zu der Aktivität

Die Studenten wurden eingeladen, ihre Gedanken zum Prozess der Analogienerstellung durch Umfragen nach dem Labor zu teilen. Die Analyse ihrer Antworten zeigte mehrere wichtige Themen, die sich auf den Bildungswert und die persönliche Relevanz konzentrierten.

#Bildungswert

Viele Studenten gaben an, dass sie nach der Erstellung von Analogien einen Durchbruch in ihrem Verständnis von Rekursion erlebten. Sie äusserten häufig, dass sie vor der Arbeit an den Analogien Schwierigkeiten hatten, das Konzept vollständig zu begreifen. Durch die Aktivität hatten sie jedoch oft weniger Barrieren und konnten ein klareres Verständnis entwickeln.

Ein Student berichtete zum Beispiel, dass er Rekursion nicht wirklich begriff, bis er sich mit Analogien beschäftigte. Er fühlte, dass die Programmieraufgaben allein nicht genug Einblick boten und betonte, dass weitere Erklärungen während der Vorlesungen hilfreich wären.

Die Antworten zeigten, dass das Beschäftigen mit mehreren Analogien vorteilhaft war, um ihr Verständnis zu vertiefen. Das deutet darauf hin, dass es den Studenten helfen kann, wenn ihnen eine Auswahl an Analogien geboten wird, um Wissenslücken zu füllen, die traditionelle Lehrmethoden möglicherweise übersehen.

#Persönliche Relevanz

Als die Studenten an den Aufgaben arbeiteten, begannen viele, ihre Analogieideen zu überarbeiten, verschiedene Themen auszuprobieren, bis sie eines fanden, das ihnen zusagte. Diese Erkundung ermöglichte es ihnen, die Konzepte mit etwas Bedeutungsvollem in ihrem Leben zu verknüpfen.

Studenten, die anfangs Schwierigkeiten hatten, eine relevante Analogie zu finden, stellten fest, dass es ihnen half, besser zu verstehen, wenn sie zu einem vertrauteren Thema wechselten. Die Flexibilität, Themen auswählen zu können, wurde als grosser Vorteil im Lernprozess angesehen.

Die Studenten erwähnten häufig, dass sie sich Analogien, die mit ihren eigenen Erfahrungen oder kulturellen Hintergründen zu tun hatten, leichter merken konnten. Diese Verbindung unterstrich die Bedeutung der persönlichen Relevanz im Lernmaterial, was das Engagement und das Behalten der Inhalte steigerte.

#Positive Schülerstimmung

Insgesamt war das Feedback der Studenten überwältigend positiv. Wir haben die Stimmung eines Teilsets von Schülerreflexionen ausgewertet und festgestellt, dass die überwältigende Mehrheit Begeisterung über die Aktivität zur Analogienerstellung äusserte. Während eine kleine Anzahl von Kommentaren negative Stimmungen enthielt, waren viele dieser auch mit positiven Bemerkungen verbunden.

Die Studenten äusserten Begeisterung über das Labor und zeigten den Wunsch, ChatGPT in zukünftigen Lernszenarien weiterhin zur Erstellung personalisierter Analogien zu nutzen. Diese Bereitschaft deutet darauf hin, dass die Studenten einen grossen Wert darin sehen, LLMs zu nutzen, um komplexe Programmierkonzepte besser zu verstehen.

#Fazit

In dieser Studie haben wir untersucht, wie die Studenten auf die Erstellung ihrer Analogien mit LLMs reagierten, wobei wir uns besonders auf das Konzept der Rekursion konzentrierten. Wir fanden heraus, dass das Ermöglichen, Themen anzugeben, zu vielfältigeren und ansprechenderen Analogien führte. Während viele Studenten diese Gelegenheit nutzten, gab es einen bemerkenswerten Teil, der kein spezifisches Thema angab, was Fragen zu ihren Motivationen aufwirft.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass personalisierte Lernerfahrungen das Verständnis der Studenten für herausfordernde Themen wie Rekursion vertiefen können. Die Studenten dazu zu ermuntern, Analogien basierend auf ihren Interessen zu erstellen, zeigt das Potenzial auf, traditionelle Lehrmethoden mit innovativen Werkzeugen wie LLMs zu kombinieren.

Obwohl die Studie viele positive Ergebnisse hervorgehoben hat, gibt es noch Bereiche für zukünftige Erkundungen. Zu verstehen, warum einige Studenten keine Themen angaben, würde Einblicke geben, wie das Engagement mit diesen Werkzeugen verbessert werden kann. Ausserdem kann die Bewertung der Genauigkeit der erzeugten Analogien weitere Studien über deren Auswirkungen auf das Lernen der Schüler informieren.

Durch das Ansprechen persönlicher Interessen und die Förderung von Kreativität können Bildungspraktiken weiterentwickelt werden, um bedeutungsvollere Lernerfahrungen in der Computerausbildung zu bieten. Dieser Ansatz hat das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Studenten mit komplexen Konzepten umgehen, und den Weg für ein tieferes Verständnis und ein besseres Behalten von Wissen zu ebnen.