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

本研究探讨了 ChatGPT 在解决编程问题方面的有效性，考察了其解决问题的正确性和时间、内存复杂度等效率，研究结果表明 ChatGPT 在结构化问题方面表现出较好的成功率，但其调试任务表现不佳，为 ChatGPT 的能力和改进提供了精辟的了解。

Jul, 2023

这篇文章研究了 ChatGPT3.5 和 ChatGPT4 在大学物理中表现的能力，表明 ChatGPT3.5 可以达到甚至超过完成一学期大学物理的学生的中位数表现，而 ChatGPT4 的表现则已接近专业物理学家的水平。

Mar, 2023

我们的研究聚焦于高等物理教育，研究了问题解决策略。研究结果显示，虽然学生在专业领域对 ChatGPT 过度依赖，却存在误判的情况；此外，在使用 ChatGPT 时，学生普遍缺乏反思，出现了与传统搜索引擎有明显不同的交互行为。因此，我们强调有必要引导学生如何与大型语言模型进行交互，并对潜在问题进行提醒。

Aug, 2023

使用巨大的语言模型建立了 ChatGPT，经 Kortemeyer 验证其在牛顿力学基础知识方面具有基本理解并达到专家水平，该结果对未来的物理教育和教学具有重要的启示。

Mar, 2023

我们评估了 ChatGPT（2023 年 2 月版本），即一个大规模语言模型，在解决典型的介绍性计算机工程考试中出现的概率问题方面的效果。我们的研究包括了一套 23 个概率练习，这些练习被用来测试马德里市 Rey Juan Carlos 大学（URJC）的学生。我们对 ChatGPT 生成的回答进行了定性评估，并根据与学生相同的标准评分。我们的结果表明，ChatGPT 在措辞、组织和逻辑推理方面超过了平均学生。该模型在西班牙语和英语版本的练习中表现一致。然而，ChatGPT 在执行基本的数值运算方面遇到了困难。我们的实验表明，要求 ChatGPT 以 R 脚本形式提供解决方案是克服这些限制的有效方法。总之，我们的结果表明，ChatGPT 在解决计算机工程入门考试中常见的概率问题方面超过了平均学生。然而，该模型在某些概率概念的推理方面存在局限性。大型语言模型在提供高质量解释和以任何编程语言呈现解决方案方面的能力，以及其在解决概率练习中的表现，显示了它们作为学习助理的潜力。

Oct, 2023

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

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