Avaliando Grandes Modelos de Linguagem na Educação em Programação

Nos últimos anos, os grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-3.5 e GPT-4 ganharam popularidade em várias áreas, incluindo a educação. Esses modelos conseguem gerar textos parecidos com os humanos, o que os tornou ferramentas úteis para ensinar Programação. Um dos pontos de interesse é quão bem esses modelos conseguem responder Perguntas sobre o Código que eles mesmos criaram. Este estudo investiga essa capacidade, olhando especificamente para perguntas geradas a partir de exercícios de programação.

#Contexto da Educação em Programação

Aprender a programar envolve adquirir várias habilidades, incluindo ler e rastrear código, escrever código e entender conceitos que aparecem na programação. Educadores reconhecem que essas habilidades estão conectadas, o que significa que praticar uma pode ajudar a melhorar as outras. Por exemplo, se os alunos trabalham em rastrear código, podem se tornar melhores em escrever código no futuro.

Pesquisadores notaram que alguns alunos têm dificuldade em responder perguntas sobre o código que escrevem. Mesmo quando os alunos conseguem criar programas que funcionam, pode ser desafiador para eles responder a perguntas simples sobre eles. Isso levanta uma pergunta interessante: os grandes modelos de linguagem podem ter um desempenho semelhante quando enfrentam questões sobre o código que geraram?

#O Papel das Perguntas na Aprendizagem

Fazer perguntas sobre o código pode ser benéfico para o aprendizado. Pesquisadores exploraram maneiras de criar perguntas automaticamente, permitindo direcionar áreas específicas de conhecimento em programação. Um método envolve usar o código dos alunos como base para gerar perguntas. Essas perguntas podem abranger uma gama de tópicos, desde entender a sintaxe até tomar decisões de design.

Existem ferramentas para ajudar a gerar essas perguntas para diferentes linguagens de programação, incluindo Python, Java e JavaScript. Essas ferramentas criam perguntas com base na estrutura do código e seu estado de execução. Elas podem ajudar os alunos a se envolverem com seu código de uma maneira significativa, o que pode levar a melhores resultados de aprendizado.

#Grandes Modelos de Linguagem na Educação

A introdução dos grandes modelos de linguagem gerou um interesse significativo na comunidade educacional. Esses modelos mostraram potencial em ajudar os alunos com tarefas de programação, incluindo a criação de explicações para o código e a geração de materiais educacionais. Pesquisas indicam que os LLMs podem superar muitos alunos quando se trata de resolver tarefas introdutórias de programação.

No entanto, apesar do seu potencial, os LLMs não são perfeitos. Eles podem cometer erros semelhantes aos vistos em programadores novatos, o que sugere que eles podem ter limitações na compreensão da execução do código e no rastreamento de sua lógica.

#Foco da Pesquisa

Este estudo se concentra em três perguntas principais sobre a capacidade dos LLMs de responder perguntas de compreensão de código. Os pesquisadores querem saber (1) quão bem os LLMs conseguem resolver essas perguntas, (2) se os erros cometidos pelos LLMs são semelhantes aos cometidos pelos alunos e (3) quais podem ser os limites de desempenho desses modelos.

Para abordar essas questões, os pesquisadores pediram aos LLMs para gerar soluções para tarefas de programação. Eles então produziram perguntas com base nessas soluções e avaliaram quão bem os modelos conseguiram respondê-las. O estudo comparou as respostas de dois LLMs, GPT-3.5 e GPT-4, focando principalmente em sua precisão ao responder as perguntas geradas.

#Abordagem e Metodologia

A pesquisa envolveu várias etapas. Primeiro, um conjunto de exercícios de programação foi selecionado, todos projetados para serem solucionáveis pelos LLMs com base em pesquisas anteriores. Os exercícios cobriam uma variedade de dificuldades, garantindo uma análise completa das capacidades dos modelos.

Em seguida, os LLMs foram solicitados a gerar soluções para cada exercício. Essa etapa teve como objetivo reunir respostas diversas, permitindo que os pesquisadores analisassem várias abordagens de programação. Depois, perguntas sobre o código gerado foram criadas usando uma ferramenta especializada. Essa compilação de perguntas tinha como objetivo cobrir diferentes áreas de entendimento do programa.

Uma vez que as perguntas foram desenvolvidas, pediu-se aos LLMs que fornecessem respostas. Os pesquisadores avaliaram essas respostas para determinar sua correção e também para identificar os tipos de erros cometidos durante o processo.

#Resultados: Quão Bem os LLMs Desempenham?

O estudo revelou que, embora ambos os LLMs conseguissem responder a uma variedade de perguntas, nenhum dos modelos conseguiu fornecer respostas perfeitas em todos os casos. As taxas de sucesso variaram com base no tipo de perguntas feitas e na complexidade da tarefa de programação. Por exemplo, alguns tipos de perguntas tiveram altas taxas de sucesso, enquanto outras levantaram desafios significativos.

A análise das respostas incorretas mostrou que ambos os modelos tiveram dificuldades com certos conceitos, como rastrear com precisão os números das linhas no código ou entender os papéis específicos das variáveis. Essas descobertas sugerem que, embora os LLMs possam se sair bem em muitos cenários, ainda têm limitações semelhantes às enfrentadas por programadores iniciantes.

#Comparando LLMs com Alunos Humanos

Curiosamente, os erros cometidos pelos LLMs muitas vezes espelharam aqueles de programadores novatos. Ambos os LLMs mostraram dificuldade em rastrear a execução do código em detalhes, especialmente à medida que a complexidade da tarefa aumentava. Essa semelhança levanta questões sobre os princípios subjacentes da aprendizagem em programação e como os LLMs podem ser desenvolvidos para ajudar na educação.

Em muitos casos, o raciocínio por trás dos erros era semelhante ao que os educadores observam em alunos. Ambos os grupos apresentaram problemas com a compreensão do fluxo de execução, interpretando mal as perguntas e, às vezes, fornecendo explicações que não correspondiam às suas respostas.

#Implicações para Pesquisas Futuras

Os resultados destacam várias implicações para estudos futuros e práticas educacionais potenciais. Uma conclusão importante é o reconhecimento de que os LLMs podem ser ferramentas valiosas na educação em programação. Eles podem ajudar a facilitar discussões sobre código e promover um ambiente onde os alunos possam aprender de forma mais eficaz.

No entanto, também é crucial reconhecer as limitações desses modelos. Por exemplo, educadores devem estar cientes da possibilidade de que os LLMs possam gerar explicações incorretas ou confusas. Isso pode levar a mal-entendidos se não for monitorado de perto.

Pesquisas futuras poderiam explorar como melhorar as capacidades dos LLMs em compreender e explicar código. Além disso, estudar as maneiras como os LLMs podem apoiar os alunos em reconhecer erros em seu próprio trabalho poderia oferecer insights para melhorar a educação em programação como um todo.

#Conclusão

Em conclusão, o estudo explora o potencial dos grandes modelos de linguagem em responder perguntas sobre o código que eles geram. Embora haja sinais promissores em relação às suas capacidades, os modelos também têm limitações significativas que se assemelham às de aprendizes iniciantes. As implicações para práticas educacionais são significativas, sugerindo que, embora os LLMs possam ajudar no aprendizado, devem ser usados com cautela. À medida que a pesquisa avança, a relação entre LLMs e a educação em programação pode se tornar cada vez mais importante, levando a novos métodos e ferramentas para ensinar conceitos de programação de forma eficaz.

À medida que esses modelos evoluem, também surgirão oportunidades para melhorar tanto seu desempenho quanto seu papel em contextos educacionais.