本研究探讨了 ChatGPT 在机械工程学科中的能力，并通过使用大学提供的初级和高级机械工程考试题目以及机械工程基础考试（FE）的模拟题目，分析了两个 ChatGPT 模型的回答。结果发现，付费订阅模型（GPT-4）在正确率上远远超过免费版本（GPT-3.5），但由于两个模型仅支持文本输入，因此都不太可能通过 FE 考试。研究结果确认了 ChatGPT 在文献中关于错误类型和陷阱的发现，其最适合具有专业知识的用户使用。

Sep, 2023

本文采用定量方法，展示 ChatGPT 在回答涉及本科计算机科学课程相关主题的不同类型的问题时高度不可靠，揭示学生盲目依赖 ChatGPT 完成作业和考试可能面临自我破坏。同时提出对学生和教师的建设性建议。

Apr, 2023

本研究论文讨论了将人工智能用于高等教育中的教学与学习，并以 ChatGPT 作为工具，以计算机科学基础编程课程为例进行了教学和评估的探讨，结果显示使用 ChatGPT 的学生在得分上有优势，但提交的代码存在不一致和不准确的情况。

Apr, 2023

本文系统评估了 ChatGPT 在初级函数语言编程课程中的表现，证明其能够在该课程中获得 B- 的成绩，并排名为 314 名学生的第 155。作者认为 ChatGPT 对计算机科学教育的潜在益处值得探究。

Apr, 2023

本研究通过探索 OpenAI 的 ChatGPT 在解决不同类型的物理问题方面的能力，发现 ChatGPT 在解决给定完整数据的问题上的成功率为 62.5％，而在未给定全部必要数据的实际问题上的准确率下降至 8.3％。该研究提出了关于如何利用增强学习模型的教材来提升 STEM 教育的启示，并为人工智能的优势和局限性提供了见解，对于旨在利用该技术的教育工作者以及研究人员来研究问题解决和决策制定中的人工智能与人类协作框架有所贡献。

Oct, 2023

本研究使用 ChatGPT 这一语言模型探讨了如何利用其在软件工程中辅助完成常见任务，研究结果显示 ChatGPT 对许多任务均有不错的表现，但仍存在一些任务不适用。

May, 2023

本文探讨了 ChatGPT 在科学写作、数学、教育、编程和医疗保健等不同领域作为自动化助手的能力，重点介绍了其增强生产力、简化解决问题流程和提高写作风格的潜力以及与过度依赖 ChatGPT 可能带来的潜在风险，而作者提出了使用流程建议，对输出进行独立验证，并建议专家使用该工具。

Jun, 2023

本文研究了 ChatGPT 在入门编程课程中生成不同难度程度的代码解决方案的能力，并发现 ChatGPT 能够独立解决一部分编程问题，但在复杂任务上遇到困难，结果为编程教育中应用 AI 工具的效用问题提供了新的观点。

Dec, 2023

ChatGPT 对测试问题的回答质量以及如何检测测试问题是否可由 ChatGPT 正确回答的方法是本研究的重要问题。我们通过对 MedMCQA 数据集中的问题生成 ChatGPT 的回答，并分析了不同类型问题中 ChatGPT 回答准确度较低的情况。此外，我们还开发了一个基本的自然语言处理模型，用于在一组问题或样本考试中识别出对 ChatGPT 最容易攻击的问题。这个工具可以帮助考试制作者避免出现易受 ChatGPT 攻击的测试问题。

Feb, 2024

本文介绍了使用基于 GPT-4 的 ChatGPT 模型进行工程基础考试的可行性和有效性，并通过非侵入式提示修改实现了模型的显著精度提升。该研究进一步探讨了复杂工程问题的解决方案，并强调了 AI 在教育领域中的挑战，如如何实现 AI 对不同种族和背景学生的包容性和无歧视性。

Apr, 2023