Вход
Войти

Галерея диаграмм связей Исследование по анализу учебного поведения студентов в области программирования на основе генеративного искусственного интеллекта

Исследование по анализу учебного поведения студентов в области программирования на основе генеративного искусственного интеллекта

Это интеллектуальная карта, посвященная анализу и исследованию учебного поведения студентов колледжей на основе генеративного искусственного интеллекта. Основное содержание включает в себя: выводы и идеи исследования, результаты исследований, дизайн исследования, статус исследования и предысторию исследования.

Отредактировано в 2024-03-10 17:37:32

ArteVeloce

Недавние работы Смотреть другие работы>>

Исследование по анализу учебного поведения студентов в области программирования на основе генеративного искусственного интеллекта

ArteVeloce

Недавние работы Смотреть другие работы>>

Рекомендовано вам
Структура

Интеллектуальная диагностика неисправностей и отказоустойчивое управление
- 3
ArteVeloce
Дерево знаний о больших данных
- 1
ArteVeloce
Подробное объяснение процесса работы нейронной сети
- 2
WSysQn6v
Сверточная нейронная сеть (CNN)
- 1
WSysQn6v
Стабильная диффузия
- 2
ArteVeloce
Краткое описание проекта CHatGPT Word
- 1
WSrx009v
Облачная платформа искусственного интеллекта Alibaba PAI
- 2
ArteVeloce
Мир 5000 дней спустя Кевин Келли
- 2
ArteVeloce
ИИ
- 1
ArteVeloce
Мобильный телефон с искусственным интеллектом, безопасный для старения, на базе HCD
- 1
ArteVeloce

Исследование по анализу учебного поведения студентов в области программирования на основе генеративного искусственного интеллекта

Предыстория исследования

Эффективная генерация кода Chat GPT позволяет ему помогать программистам выполнять различные задачи в процессе программирования.

Углубленный анализ процесса программирования учащихся может помочь учителям и учащимся принять более эффективные стратегии преподавания и методы обучения.

В этом исследовании на примере Chat GPT анализируются поведение учащихся и проблемы изучения знаний в процессе использования Chat GPT для программирования с точки зрения поведенческого анализа.

Используйте различные методы анализа обучения для изучения моделей поведения и качества запросов знаний учащихся с разной успеваемостью, а также изучайте эффект применения Chat GPT в университетском образовании по программированию, чтобы предложить новые идеи для улучшения обучающего эффекта курсов программирования.

Статус исследования

Мнения по поводу эффективности Chat GPT в обучении программированию остаются неизменными.

Преимущество

ограничение

Анализ процесса обучения программированию

Цель этого исследования — использовать технологию анализа обучения для детального сбора, анализа и анализа поведения учащихся при программировании и проблем, связанных с поиском знаний в процессе обучения, а также предоставить рекомендации по использованию Chat GPT для помощи в обучении программированию путем изучения причины.

проблема исследования

(1) Какие модели поведения наблюдаются у учащихся при использовании Chat GPT для обучения программированию?

(2) Каковы характеристики поведения учащихся с разной успеваемостью при использовании Chat GPT для обучения программированию?

(3) Каково качество вопросов, задаваемых учащимися при использовании Chat GPT для обучения программированию?

Дизайн исследования

Объект исследования

Курс включает в себя пять занятий. На первых четырех занятиях студенты изучили основные концепции программирования на Python и испытали применение Chat GPT. На последнем занятии учащиеся должны использовать Chat GPT для создания проектов по программированию.

Кодирование данных

В ходе исследования в основном собирались данные о поведении учащихся во время процесса программирования и вопросы, передаваемые через Chat GPT, и на основе этого проводился анализ.

Используйте анализ потока кликов для анализа

Анализируйте качество первоначальных вопросов учащихся (исследование знаний) и продолжающихся вопросов по содержанию обратной связи Chat GPT (исследование содержимого обратной связи) на трех уровнях: поверхностном, среднем и глубоком; Все данные преобразуются в формат, необходимый для анализа когнитивных сетей [15], а для анализа данных используется онлайн-инструмент анализа когнитивных сетей (web ENA).

Исследование показало

Анализ распределения поведения при обучении программированию

Описательный анализ поведения при обучении программированию

Анализ трансформации последовательностей поведения при обучении программированию

Анализ последовательности задержек (Ls A) анализирует результаты кодирования.

Визуализируйте результаты Ls A в виде сети, используя методы сетевой визуализации.

Скопируйте и вставьте код в Chat GPT → Отладка кода → Прочитайте сообщение об ошибке в консоли.

Скопируйте и вставьте код Python в Chat GPT → Скопируйте сообщение об ошибке из консоли в Chat GPT.

Прочитайте информацию об отзыве в Chat GPT→Скопируйте код в Chat GPT.

Вставить сообщение об ошибке в GPT чата → Возникли технические проблемы.

Анализ поведения в обучении программированию различных групп производительности

Визуализация диаграммы Санки

Анализ вопросов, касающихся знаний учащихся, в чате GPT

Представлено среднее распределение когнитивных сетей групп с высокими, средними и низкими показателями.

Выводы и последствия исследования

Chat GPT может помочь студентам в изучении программирования

Существуют потенциальные проблемы при обучении программированию с помощью Chat GPT.

Ограничения «мышления для студентов» и «чрезмерная зависимость от технологий»

внести предложение

Существуют различия в моделях поведения разных групп производительности при использовании Chat GPT.

Стратегии обучения программированию с использованием Chat GPT для учащихся с разным уровнем успеваемости

Качество вопросов-запросов повлияет на эффективность обучения программированию с использованием Chat GPT.

В процессе использования Chat GPT для обучения программированию учащиеся должны сосредоточиться на качестве и глубине вопросов и стимулировать Chat GPT предоставлять более глубокие знания, задавая сложные и открытые вопросы.