使用 ChatGPT 进行软件开发人员比较：实证调查
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
对 ChatGPT 在软件工程中的应用进行了研究，发现 ChatGPT 在代码的语法理解方面具有较高的能力，但在代码的语义理解方面，特别是动态语义方面存在困难，容易产生虚假输出。这表明在软件工程中使用 ChatGPT 时需要进一步探索验证其输出正确性的方法，以确保其可靠性。
May, 2023
我们通过实证分析了 ChatGPT 在无人辅助编程助手方面的潜力，并强调了其相对程序生成、程序修复、代码摘要方面的表现，并对其在常见编程问题上的表现进行了评估，这证明 ChatGPT 有效地处理典型的编程挑战，但我们也发现，综合的描述可能会限制 ChatGPT 的关注点并阻碍其利用其广泛的知识进行问题解决。
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
通过对 109 名参与者进行一个受控的 2 × 2 交叉试验，我们研究了 ChatGPT 在编码任务和典型软件开发任务中的协助程度以及人们与 ChatGPT 的互动关系，结果显示 ChatGPT 在解决简单编码问题方面表现良好，但在支持典型软件开发任务方面表现不佳。因此，我们提供了使用 ChatGPT 在软件工程领域与开发人员合作的第一手实验结果，并倡导提出有助于开发人员与大型语言模型有效合作以实现预期结果的新型交互机制。
Feb, 2024
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
本篇论文通过 IEEExtreme 挑战赛的实验数据分析，来证明 ChatGPT 在程序设计中的实现能力与人类相比存在劣势。同时，论文提出了 AI 语言模型的局限性与可能的改进方向。
May, 2023
本文旨在评估人工智能工具 ChatGPT 在计算机工程学科中的表现；研究发现它可以回答关于概念的问题，但由于它是一种文字工具，所以无法处理需要用到图表和手工实验的问题。
Mar, 2023
通过对 24 名职业软件工程师使用 ChatGPT 一周期间的对话和整体体验进行定性分析，发现他们更多地使用 ChatGPT 获取解决任务的指导或对抽象主题的学习，并提出了一个理论框架，指导今后关于职业软件工程师使用 LLM 的学术讨论和设计未来经验性研究。
Apr, 2024