WIP: 利用大语言模型在学生代码中强制执行设计原则：提示策略与RAG分析
软件工程
2025-08-19 v1
摘要
本工作进展（work-in-progress）研究到实践论文探讨了将大语言模型（Large Language Models, LLMs）集成到计算机科学和软件工程课程中开发的开源软件项目代码审查流程中的创新方法。其核心目标是开发一种自动化反馈工具，用于评估学生代码是否遵循关键面向对象设计原则，旨在提供更有效和可扩展的方法来教授软件设计最佳实践。该创新实践涉及利用大语言模型和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）构建一个自动化反馈系统，对学生代码遵循如SOLID、DRY和设计模式等原则进行评估。分析了 various 提示策略和RAG集成的效果。初步发现表明在代码质量方面取得了有希望的改进。未来工作将致力于提高模型准确性并扩展对额外设计原则的支持。
引用
@article{arxiv.2508.11717,
title = {WIP: Leveraging LLMs for Enforcing Design Principles in Student Code: Analysis of Prompting Strategies and RAG},
author = {Dhruv Kolhatkar and Soubhagya Akkena and Edward F. Gehringer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11717},
year = {2025}
}
备注
Accepted for presentation at the Frontiers in Education Conference, Nashville, Tennessee, USA, 2-5 November 2025