Utiliser ChatGPT pour améliorer la compréhension de la récursion

Apprendre la Programmation peut être galère pour les Étudiants. Ils ont souvent du mal à relier les nouvelles idées et les termes à des trucs qu'ils connaissent déjà. C'est particulièrement vrai pour des sujets compliqués comme la Récursivité. Utiliser de bonnes Analogies peut aider à rendre ces concepts difficiles plus faciles à comprendre. Par contre, créer des analogies efficaces n'est pas si simple, même pour les profs expérimentés.

Cette étude regarde comment les grands modèles de langage (LLMs), surtout ChatGPT, peuvent aider les étudiants à créer leurs propres analogies. En se concentrant sur la récursivité, on a demandé aux étudiants en première année de computing d'utiliser ChatGPT pour générer leurs analogies. Les étudiants ont reçu un morceau de code et pouvaient choisir des sujets familiers à inclure dans leurs demandes.

Les résultats ont montré une large gamme d'analogies créatives quand les étudiants choisissaient leurs propres sujets, comparé à des analogies plus standards. Les étudiants ont aimé cette activité et ont rapporté que ça les aidait à mieux comprendre la récursivité. Ils trouvaient plus facile de se souvenir des analogies qui étaient en lien avec leur propre vie.

#Le Rôle des Analogies dans l'Apprentissage

Comprendre des sujets complexes nécessite souvent des explications claires. Depuis des années, les recherches en éducation computing montrent que demander aux étudiants d'expliquer des concepts en termes simples ou de créer leurs propres explications peut aider considérablement leur compréhension. Récemment, des experts ont commencé à explorer comment les analogies peuvent rendre des sujets inconnus plus accessibles.

Les analogies fonctionnent en comparant deux idées différentes qui partagent certaines similitudes. Dans l'éducation computing, où de nombreux termes peuvent sembler éloignés de ce que les étudiants connaissent déjà, les analogies peuvent combler ces lacunes. Elles permettent aux étudiants de faire des liens entre des concepts difficiles et des choses qu'ils comprennent bien. Par exemple, comparer les algorithmes à des recettes peut aider les étudiants à saisir comment fonctionnent les algorithmes.

Cependant, beaucoup d'étudiants trouvent difficile de créer de bonnes analogies par eux-mêmes. Des études montrent que les étudiants pourraient grandement bénéficier d'un soutien supplémentaire pour élaborer ces comparaisons utiles.

#Grands Modèles de Langage comme Outils Éducatifs

Les grands modèles de langage, comme ChatGPT, ont montré qu'ils peuvent produire des explications et des matériaux d'apprentissage de haute qualité. Des recherches ont démontré que les étudiants préfèrent souvent les explications générées par les LLMs à celles de leurs camarades. Ainsi, ces modèles peuvent servir d'outils utiles pour guider les étudiants dans la création de leurs propres analogies.

Bien qu'il y ait eu quelques explorations initiales sur la façon dont les LLMs peuvent générer des analogies, il n'y a pas encore eu d'investigation approfondie sur la façon dont les étudiants peuvent utiliser ces modèles pour créer leurs propres analogies. Cette étude vise à combler cette lacune.

#Contexte de l'Étude

Les données pour cette recherche proviennent d'un cours d'introduction à la programmation dans une université en Nouvelle-Zélande. Ce cours, qui s'est étalé sur 12 semaines et enseignait la programmation C, comprenait de nombreux étudiants qui devaient le suivre dans le cadre de leur programme d'ingénierie. Bien réussir ce cours était essentiel pour les étudiants puisque leurs futures spécialisations reposaient sur leurs notes.

Au moment de la collecte de données, il y avait 889 étudiants inscrits dans le cours. On a recueilli les réponses de 841 étudiants, montrant un taux de participation élevé. Le cours comprenait des labs hebdomadaires avec des exercices de programmation que les étudiants complétaient pour des notes. L'approbation éthique pour l'étude a été accordée par l'institution.

Le sujet de la récursivité a été introduit dans l'avant-dernière semaine du cours. La récursivité est un concept connu pour être difficile, et de nombreux étudiants ont exprimé le besoin de plus de soutien pour le comprendre dans leurs évaluations. Apprendre la récursivité implique non seulement de mémoriser des définitions mais aussi d'appliquer le concept dans des scénarios de code réels.

Les étudiants ont reçu plusieurs aides pédagogiques pour maîtriser la récursivité, y compris des exemples visuels, des explications sur les frames de pile, et des exemples de manuels courants. De plus, on leur a montré une analogie qui décrivait comment les analogies peuvent être utiles pour enseigner des idées complexes.

Dans le premier exercice de lab, les étudiants étaient invités à créer leurs analogies en utilisant ChatGPT pour expliquer une fonction récursive de leur manuel. Ils étaient encouragés à utiliser n'importe quel sujet personnel dans leurs demandes.

#Collecte et Analyse des Données

Les étudiants ont été instruits de générer leurs analogies basées sur les thèmes de leur choix. Cependant, un nombre significatif d'étudiants n'a pas inclus les demandes qu'ils ont utilisées pour créer leurs analogies. Cela a entraîné la perte de certaines données pour l'analyse.

On s'est concentré sur les 385 analogies où les étudiants ont inclus leurs demandes. On a catégorisé les données en fonction de si les étudiants ont spécifié un sujet ou non. Cette catégorisation nous a aidés à analyser comment les analogies différaient selon les entrées des étudiants.

Quand les étudiants spécifiaient explicitement un sujet, on a constaté que les analogies résultantes étaient beaucoup plus diverses comparées à celles créées sans sujet spécifique. Cela indique que faire participer les étudiants au processus de création d'analogies mène à des résultats plus créatifs et pertinents. Les sentiments positifs des étudiants ont aussi souligné que les analogies générées ont aidé à leur compréhension de la récursivité.

#L'Expérience d'Apprentissage Pratique

Pendant le lab, les étudiants ont travaillé sur un problème de codage centré sur la récursivité. Ils ont reçu des conseils sur comment formuler des demandes qui aideraient ChatGPT à générer des analogies utiles. Des demandes claires et spécifiques étaient encouragées, car elles donneraient de meilleures réponses plus pertinentes du modèle.

Par exemple, au lieu de poser des questions générales sur les chiens, les étudiants étaient conseillés de poser des questions spécifiques pour créer des analogies détaillées. Cette pratique a aidé les étudiants à mieux orienter les résultats du modèle en fonction de leurs intérêts et de leurs expériences.

#Diversité des Sujets d'Analogies

Après avoir analysé les 385 analogies, on a remarqué une différence substantielle dans la variété des sujets quand les étudiants ont guidé la génération d'analogies. Quand les étudiants spécifiaient un sujet, les analogies avaient un niveau de diversité de sujet beaucoup plus élevé comparé à celles où les étudiants ne spécifiaient pas de thème.

Par exemple, certains étudiants ont choisi des sujets uniques comme des lancements de fusées modernes ou même des idées fantaisistes comme un "ver magique qui mange des mots." Cela montre que permettre aux étudiants d'introduire leurs propres intérêts favorise une couverture de sujets plus large et encourage l'engagement.

En revanche, quand les étudiants ne spécifiaient pas de sujet, les analogies avaient tendance à être plus génériques, se concentrant sur des thèmes communs. Cette disparité indique que les étudiants comprennent mieux les concepts quand ils génèrent des analogies personnalisées, mais ils se sentent aussi plus connectés à leur apprentissage.

#Réflexions des Étudiants sur l'Activité

Les étudiants ont été invités à partager leurs pensées sur le processus de création d'analogies via des enquêtes post-lab. L'analyse de leurs réponses a révélé plusieurs thèmes importants centrés sur la valeur éducative et la pertinence personnelle.

#Valeur Éducative

Beaucoup d'étudiants ont indiqué qu'ils avaient eu une percée dans leur compréhension de la récursivité après avoir généré des analogies. Ils ont souvent exprimé qu'avant de travailler sur les analogies, ils avaient du mal à saisir le concept complètement. Cependant, grâce à l'activité, ils ont souvent fait face à moins de barrières et ont réussi à développer une compréhension plus claire.

Par exemple, un étudiant a rapporté qu'il ne comprenait pas vraiment la récursivité jusqu'à ce qu'il travaille avec des analogies. Il a senti que les tâches de codage seules n'apportaient pas assez d'insight, soulignant que des explications supplémentaires pendant les cours seraient utiles.

Les réponses ont montré qu'engager avec plusieurs analogies était bénéfique pour approfondir leur compréhension. Cela suggère que fournir aux étudiants une gamme d'analogies peut combler les lacunes de connaissance que les méthodes d'enseignement traditionnelles pourraient négliger.

#Pertinence Personnelle

Alors que les étudiants travaillaient sur les tâches, beaucoup ont commencé à itérer sur leurs idées d'analogies, essayant différents thèmes jusqu'à ce qu'ils en trouvent un qui résonne avec eux. Cette exploration leur a permis de relier les concepts à quelque chose de significatif dans leur vie.

Par exemple, des étudiants qui avaient du mal à générer une analogie pertinente ont découvert que passer à un sujet plus familier les aidait à mieux comprendre la récursivité. La flexibilité de choisir des sujets était vue comme un gros avantage dans le processus d'apprentissage.

Les étudiants ont fréquemment mentionné qu'ils pouvaient se souvenir plus facilement des analogies liées à leurs propres expériences ou arrière-plans culturels. Cette connexion a mis en évidence l'importance de la pertinence personnelle dans le matériel d'apprentissage, améliorant l'engagement et la rétention.

#Sentiment Positif des Étudiants

Globalement, les retours des étudiants ont été extrêmement positifs. On a codé le sentiment d'un sous-ensemble des réflexions des étudiants, notant qu'une grande majorité exprimait de l'enthousiasme pour l'activité de génération d'analogies. Bien qu'un petit nombre de commentaires contenaient des sentiments négatifs, beaucoup de ceux-là incluaient aussi des remarques positives.

Les étudiants ont exprimé de l'excitation à propos du lab et ont indiqué un désir de continuer à utiliser ChatGPT pour créer des analogies personnalisées dans de futurs scénarios d'apprentissage. Cette volonté suggère que les étudiants voient une grande valeur à utiliser des LLMs pour les aider à mieux saisir des concepts de programmation complexes.

#Conclusion

Dans cette étude, on a examiné comment les étudiants ont réagi à la création de leurs analogies en utilisant des LLMs, en se concentrant particulièrement sur le concept de récursivité. On a constaté que permettre aux étudiants de spécifier des sujets conduisait à des analogies plus diverses et engageantes. Bien que de nombreux étudiants aient profité de cette opportunité, une partie notable n'a pas fourni de thèmes spécifiques, soulevant des questions sur leurs motivations à le faire.

Les résultats suggèrent que favoriser des expériences d'apprentissage personnalisées peut approfondir la compréhension des étudiants sur des sujets difficiles comme la récursivité. Encourager les étudiants à créer des analogies basées sur leurs intérêts démontre le potentiel de combiner des méthodes d'enseignement traditionnelles avec des outils innovants comme les LLMs.

Bien que l'étude ait mis en évidence de nombreux résultats positifs, il reste encore des domaines à explorer à l'avenir. Comprendre pourquoi certains étudiants n'ont pas spécifié de sujets fournirait des insights sur comment améliorer l'engagement avec ces outils. De plus, évaluer l'exactitude des analogies produites peut informer d'autres études sur leur impact sur l'apprentissage des étudiants.

En s'appuyant sur les intérêts personnels et en favorisant la créativité, les pratiques éducatives peuvent évoluer pour offrir des expériences d'apprentissage plus significatives dans l'éducation computing. Cette approche a le potentiel de transformer la façon dont les étudiants s'engagent avec des concepts complexes, ouvrant la voie à une compréhension plus profonde et à une meilleure rétention des connaissances.