来自社会塑造理论的洞见：大型语言模型在本科编程课程中的采纳
人机交互
2024-06-11 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
大型语言模型(LLM)生成、调试和解释代码的能力引起了研究人员和教育工作者对本科编程的兴趣，许多人预期它们在编程教育中的变革潜力。然而，关于为何以及如何在编程教育中使用LLM的决策可能不仅仅涉及对LLM技术能力的评估。以技术的社会塑造理论为指导框架，我们的研究探讨了学生的社会感知如何影响他们自身的LLM使用。然后，我们考察了自我报告的LLM使用与学生在本科编程课程中的自我效能感和期中考试成绩之间的相关性。通过对匿名课程结束学生调查(n=158)、课程中期自我效能感调查(n=158)、学生访谈(n=10)、作业中自我报告的LLM使用情况以及期中考试成绩的数据进行三角验证，我们发现学生对LLM的使用与其对未来职业的期望以及对同伴使用情况的感知相关。此外，在我们的背景下，早期自我报告的LLM使用与较低的自我效能感和较低的期中分数相关，而学生感知到的对LLM的过度依赖（而非使用本身）与课程后期自我效能感的下降相关。
引用
@article{arxiv.2406.06451,
title = {Insights from Social Shaping Theory: The Appropriation of Large Language Models in an Undergraduate Programming Course},
author = {Aadarsh Padiyath and Xinying Hou and Amy Pang and Diego Viramontes Vargas and Xingjian Gu and Tamara Nelson-Fromm and Zihan Wu and Mark Guzdial and Barbara Ericson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.06451},
year = {2024}
}
备注
Accepted to the ACM Conference on International Computing Education Research V.1 (ICER '24 Vol. 1)