In this study, we assess the efficacy of employing the ChatGPT language model to generate solutions for coding exercises within an undergraduate Java programming course. ChatGPT, a large-scale, deep learning-driven natural language processing model, is capable of producing programming code based on textual input. Our evaluation involves analyzing ChatGPT-generated solutions for 80 diverse programming exercises and comparing them to the correct solutions. Our findings indicate that ChatGPT accurately generates Java programming solutions, which are characterized by high readability and well-structured organization. Additionally, the model can produce alternative, memory-efficient solutions. However, as a natural language processing model, ChatGPT struggles with coding exercises containing non-textual descriptions or class files, leading to invalid solutions. In conclusion, ChatGPT holds potential as a valuable tool for students seeking to overcome programming challenges and explore alternative approaches to solving coding problems. By understanding its limitations, educators can design coding exercises that minimize the potential for misuse as a cheating aid while maintaining their validity as assessment tools.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 [1] ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文任务。 [1] https://openai.com/blog/chatgpt/
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月7日
VIP会员
相关VIP内容
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员