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差距加大：对初学者程序员的生成式人工智能的益处与危害
新手编程人员在解决编程问题方面常常面临元认知意识和策略的缺乏。前期研究已经表明，新手在编程时可能会遇到多个元认知困难。新手通常不了解这些困难如何阻碍他们的进展。与此同时，许多新手正在使用生成型人工智能（GenAI）进行编程，它可以提供大多数
PDFa month ago
将错误关系整合到提示中，以改进 LLM 对逻辑错误的分类
研究表明，使用对编程语法进行训练的 LLMs 可以有效地帮助开发人员，如生成编码问题示例或提供代码解释，此外，通过利用错误类型之间的关系，通过 LLMs 检测逻辑错误的方法比无关系描述的方法平均分类性能高约 21％，因此我们的研究可以帮助初
PDF2 months ago
逻辑错误解码：学生与大型语言模型的缺陷检测比较研究
探索大型语言模型（LLMs）在检测和提供对逻辑错误的新手友好解释方面的性能，结合学生和模型响应的混合方法分析，观察到 LLMs 在逻辑错误识别方面的显著改进，认为两代 LLMs 在性能上显著优于学生。我们提出了如何将这些模型整合到计算机教育
PDF7 months ago
基于规则的错误分类方法用于分析频繁错误的差异
我们提出了一种基于规则的错误分类工具，对包含错误程序和正确程序的代码对进行错误分类，以分析初学者和专家程序员之间常见错误的差异，并为进一步的与代码相关的教育研究创建错误标记的数据集。
PDF8 months ago
将大型语言模型集成到调试 C 编译器中以生成上下文错误解释
该论文介绍了一种利用大型语言模型（LLM）在我们的调试 C 编译器（DCC）中生成简单语言的增强型编译器错误解释的方法，通过专家评估，我们观察到 LLM 生成的编译器错误解释在 90% 的编译时错误和 75% 的运行时错误上概念上是准确的，
PDF10 months ago
为基于块的视觉编程任务合成一系列子任务的进展
本文提出了一种新的算法来为给定的基于块的视觉编程任务生成一系列高质量的子任务，其解决方案相互依赖，从而解决给定的任务，通过这种算法使得 AI 代理能够更有效地执行任务，同时也可以帮助初学者解决编程任务。
PDFa year ago
C-Pack of IPAs: 初学者编程作业的 C90 程序基准
本文提出了 C-Pack-IPAs，一个公开的基准测试，其中包括由学生提交的 25 个不同的初级编程题的程序和测试套件，可以帮助评估针对初学者编程者的新颖语义和句法自动程序修复框架的开发。
PDF2 years ago
深度强化学习用于编程语言纠错
针对初学者编程者在编程语言上的困惑，通过一种新颖的基于强化学习的编程语言纠错框架，利用专家演示以及自我探索等方式进行训练提升，使得其对有错误的程序进行更好的修复，相对于最先进的工具 DeepFix 在修复错误和更多的编译器错误信息上提高了
PDF6 years ago