使用 LLM 同伴学习基于智能体的建模：新手与专家使用 ChatGPT 和 NetLogo Chat 的体验
人机交互
2024-02-02 v2
摘要
大型语言模型（LLMs）有潜力从根本上改变人们参与计算机编程的方式。基于智能体的建模（ABM）在自然科学、社会科学和教育领域已变得无处不在，但此前尚无研究探讨 LLM 辅助 ABM 的潜力。我们设计了 NetLogo Chat 来支持 NetLogo（一种用于 ABM 的编程语言）的学习与实践。为了解用户如何感知、使用和需要基于 LLM 的界面，我们采访了来自全球学术界、工业界和研究生院的 30 名参与者。专家报告了比新手更多的感知益处，并且更倾向于在其工作流程中采用 LLM。我们发现专家和新手在人机协作的感知、行为和需求方面存在显著差异。我们揭示了一个知识差距，这可能是导致收益差距的原因之一。我们确定了指导、个性化和集成是基于 LLM 的界面支持 ABM 编程的主要需求。
引用
@article{arxiv.2401.17163,
title = {Learning Agent-based Modeling with LLM Companions: Experiences of Novices and Experts Using ChatGPT & NetLogo Chat},
author = {John Chen and Xi Lu and Michael Rejtig and David Du and Ruth Bagley and Michael S. Horn and Uri J. Wilensky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.17163},
year = {2024}
}
备注
Conditionally accepted (with minor revisions) by Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '24)