Utiliser l'IA pour améliorer l'éducation en codage avec des données synthétiques
Des recherches montrent que les LLM peuvent générer du code synthétique utile pour l'enseignement.
Juho Leinonen, Paul Denny, Olli Kiljunen, Stephen MacNeil, Sami Sarsa, Arto Hellas
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Table des matières
- Données Synthétiques et Grands Modèles de Langage
- Création de Code Bogué Synthétique
- Élargir les Horizons dans l'Éducation Informatique
- L'Importance du Code Incorrect
- Explorer les Stratégies de Prompting
- Contexte et Collecte de Données
- Contexte de la Programmation en C
- Contexte de la Programmation en Dart
- Demander aux Modèles
- Analyse des Résultats
- Résultats
- L'Efficacité des Différents Prompts
- Problèmes Communs
- Conclusion : Qu'est-ce qui suit ?
- Source originale
- Liens de référence
Dans le monde de l'enseignement de l'informatique, avoir des données est aussi crucial que de savourer un bon café un lundi matin. C'est essentiel pour comprendre comment les étudiants apprennent, améliorer les systèmes de soutien et créer de meilleurs outils d'évaluation. Mais voilà le truc : peu de données sont partagées librement. Souvent à cause des règles de confidentialité et du stress de garder les identités des étudiants anonymes.
Synthétiques et Grands Modèles de Langage
DonnéesMaintenant, il y a une bonne nouvelle à l'horizon ! Les grands modèles de langage (LLMs) comme GPT-4o pourraient être les super-héros dont on a besoin. Ces modèles peuvent générer de grandes quantités de données fausses mais réalistes qui préservent la vie privée des étudiants. Ce genre de données peut aider les chercheurs à aborder des problèmes dans l'éducation en informatique et à tester de nouveaux outils d'apprentissage sans risquer de révéler les secrets de qui que ce soit.
Création de Code Bogué Synthétique
Notre objectif était d'utiliser les LLMs pour créer des Soumissions de code boguées synthétiques pour les débutants en Programmation. On a comparé la fréquence d'échec de ces soumissions synthétiques par rapport aux soumissions réelles des étudiants de deux cours différents. L'idée était de voir à quel point les données synthétiques imitent l'expérience réelle des étudiants.
Les résultats ont montré que les LLMs peuvent créer du code synthétique qui n'est pas très différent des données réelles des étudiants en ce qui concerne la fréquence des échecs aux tests. Ça signifie que les LLMs pourraient être un outil précieux pour les chercheurs et les éducateurs, leur permettant de se concentrer sur l'enseignement tout en se souciant moins de la protection des données des étudiants.
Élargir les Horizons dans l'Éducation Informatique
Avec l'essor des LLMs, l'éducation en informatique change de manière inattendue. Ces modèles sont géniaux pour gérer des tâches de programmation simples et ont récemment montré leur capacité à aborder des problèmes plus complexes aussi. Même si c'est impressionnant qu'ils puissent générer des solutions correctes, ce qui est encore plus intéressant, c'est qu'ils pourraient aussi être utilisés pour créer du code incorrect de manière intentionnelle.
L'Importance du Code Incorrect
Produire du code incorrect peut sembler bizarre, mais cela a du potentiel. Le code erroné peut être utilisé dans des exercices de débogage, et la recherche montre que cela aide les étudiants à mieux apprendre. De plus, créer des ensembles mixés de code avec des solutions correctes et incorrectes pourrait aider les éducateurs à préparer de meilleurs ensembles de données pour évaluer le travail des étudiants.
Cependant, créer de tels ensembles de données est difficile. Beaucoup de ressources d'éducation à la programmation sont rares à cause de règles de confidentialité strictes. C'est là que les LLMs interviennent, offrant une solution nouvelle pour générer le genre de données que les chercheurs peuvent utiliser sans compromettre la vie privée de qui que ce soit.
Explorer les Stratégies de Prompting
Pour obtenir les meilleurs résultats des LLMs, nous avons examiné différentes stratégies pour leur demander de générer du code. Notre recherche s'est concentrée sur l'identification des prompts qui aideraient ces modèles à créer des soumissions de code ressemblant le plus à du travail d'étudiant réel.
Nous avons ciblé certains problèmes de programmation pour débutants afin de voir à quel point le code généré correspondait à ce que de vrais étudiants avaient fait. Cette étude a utilisé deux langages de programmation : C et Dart.
Contexte et Collecte de Données
Contexte de la Programmation en C
D'abord, nous avons rassemblé des données d'un cours d'introduction à la programmation en C de six semaines dans une université en Nouvelle-Zélande. Les étudiants ont travaillé sur des tâches de codage individuellement en laboratoire, recevant un retour immédiat d'un système automatisé. Après le cours, nous avons analysé les soumissions du projet final pour voir combien ont réussi tous les tests et combien ont échoué.
Contexte de la Programmation en Dart
Ensuite, nous avons examiné dix exercices d'une plateforme de cours en ligne d'une université en Finlande. Cela incluait à la fois des cours d'introduction et avancés, avec des tâches de programmation allant du simple au complexe. Nous avons collecté les soumissions pour obtenir des informations sur les performances des étudiants.
Demander aux Modèles
Quand nous avons demandé au LLM de générer du code incorrect, nous avons donné des instructions spécifiques pour s'assurer que les solutions générées contiendraient des erreurs. Nous ne voulions pas que les modèles produisent un code qui ne fonctionnerait tout simplement pas ; nous voulions un code qui avait presque l'air correct mais qui contenait quelques erreurs.
Nous avons créé trois types de prompts : un prompt simple, un autre incluant des cas de test spécifiques, et un troisième qui aidait le modèle à comprendre la fréquence des échecs des cas de test. Ces variations de prompts visaient à voir à quel point le modèle pouvait aligner ses résultats avec les erreurs réelles des étudiants.
Analyse des Résultats
Après avoir généré 1500 soumissions synthétiques, nous avons comparé les résultats. Nous avons particulièrement analysé la fréquence à laquelle chaque morceau de code a réussi ou échoué aux tests unitaires. Cette analyse nous a permis de mesurer les similitudes et les différences entre les soumissions réelles des étudiants et celles générées par le modèle.
Résultats
On a trouvé des tendances fascinantes. Pour certains exercices, le modèle avait du mal à générer des erreurs qui échouaient seulement partiellement aux tests. En revanche, les soumissions réelles des étudiants affichaient souvent des erreurs plus nuancées. Cela suggère que même si les LLMs peuvent générer du code défaillant, ils ne capturent pas toujours la subtilité des erreurs réelles des étudiants.
Étonnamment, en comparant les différentes stratégies de prompt, nous n'avons pas vu beaucoup de différence dans les résultats pour Dart. Ça signifie que peu importe comment on a demandé au modèle, les résultats étaient assez similaires. En revanche, pour C, différents prompts ont mené à des résultats variés, indiquant que le modèle pourrait avoir besoin de plus d'aide pour générer du code plus proche des soumissions réelles des étudiants.
L'Efficacité des Différents Prompts
Fait intéressant, les prompts qui fournissaient des informations au LLM sur les cas de test et les fréquences d'échec n'ont pas beaucoup amélioré la qualité du code généré pour Dart. Cependant, les mêmes prompts ont fait une différence notable pour les soumissions en C. Cela révèle que l'efficacité des stratégies de prompting peut dépendre du contexte de programmation particulier.
Problèmes Communs
Bien qu'on ait beaucoup appris sur la génération de code synthétique, on a rencontré quelques défis. Notre concentration sur le code incorrect nous a fait manquer l'opportunité de voir si le modèle pouvait aussi produire du code correct et réaliste. Comme beaucoup de soumissions d'étudiants passent tous les tests, notre recherche n'a abordé qu'une partie de leurs soumissions.
Un autre problème était que les tests pour certains exercices de Dart n'étaient pas très approfondis. Cela pourrait signifier que certains bogues n'ont pas été détectés par les tests, rendant notre analyse un peu incomplète.
Conclusion : Qu'est-ce qui suit ?
En résumé, notre recherche montre que l'IA générative peut créer des soumissions de code synthétiques qui ressemblent à de vraies erreurs d'étudiants, notamment concernant les échecs des cas de test. Ça ouvre des portes aux éducateurs pour utiliser des données synthétiques de différentes manières, comme pour préparer des exercices de débogage.
Cependant, on doit explorer davantage à quel point les LLMs peuvent imiter les subtilités du code des étudiants. Regarder la génération de code correct et d'autres facteurs qui rendent les soumissions réelles uniques offrira des insights plus profonds pour améliorer l'éducation informatique.
Avec les bonnes approches, on pourrait voir un avenir où les éducateurs utilisent la puissance de l'IA pour enrichir les expériences d'apprentissage des étudiants tout en gardant les secrets de chacun en sécurité. C'est un peu comme donner une baguette magique aux profs-fini les inquiétudes sur la confidentialité des données tandis qu'ils intègrent des tâches de codage générées par l'IA dans leurs classes !
Titre: LLM-itation is the Sincerest Form of Data: Generating Synthetic Buggy Code Submissions for Computing Education
Résumé: There is a great need for data in computing education research. Data is needed to understand how students behave, to train models of student behavior to optimally support students, and to develop and validate new assessment tools and learning analytics techniques. However, relatively few computing education datasets are shared openly, often due to privacy regulations and issues in making sure the data is anonymous. Large language models (LLMs) offer a promising approach to create large-scale, privacy-preserving synthetic data, which can be used to explore various aspects of student learning, develop and test educational technologies, and support research in areas where collecting real student data may be challenging or impractical. This work explores generating synthetic buggy code submissions for introductory programming exercises using GPT-4o. We compare the distribution of test case failures between synthetic and real student data from two courses to analyze the accuracy of the synthetic data in mimicking real student data. Our findings suggest that LLMs can be used to generate synthetic incorrect submissions that are not significantly different from real student data with regard to test case failure distributions. Our research contributes to the development of reliable synthetic datasets for computing education research and teaching, potentially accelerating progress in the field while preserving student privacy.
Auteurs: Juho Leinonen, Paul Denny, Olli Kiljunen, Stephen MacNeil, Sami Sarsa, Arto Hellas
Dernière mise à jour: Oct 31, 2024
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.10455
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.10455
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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