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

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

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

该论文探讨了 ChatGPT 在为大一学生量身定制的 Python 编程课程中的学习影响，通过分析来自调查、开放式问题和学生 - ChatGPT 对话数据的回应，旨在全面了解 ChatGPT 的实用性，同时识别学生认知中的优点和限制，揭示出学生对 ChatGPT 普遍的积极接受态度，并为增强编程教育体验的角色提供了见解。这些发现对于 AI 在教育中的潜力以及未来研究和应用的方向具有广泛的意义。

Mar, 2024

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

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

大型语言模型（LLM），如 GPT 和 Bard，能够根据文本描述生成代码，具有显著的效果。该研究调查了 52 名大一计算机科学专业学生对具备代码生成功能的技术的看法，结果显示学生们普遍支持 GPT 在学术使用中的重要性，并强调了对 GPT 的具体培训的需求。

Apr, 2024