AutoMCQ -- Automatically Generate Code Comprehension Questions using GenAI
Created by
Haebom
저자
Martin Goodfellow, Robbie Booth, Andrew Fagan, Alasdair Lambert
개요
본 논문은 학생들이 작성한 코드에 대한 이해도 부족 문제와 생성형 인공지능(GenAI) 도구 활용 증가에 따른 코드 이해 중요성 증대를 다룹니다. 기존의 코드 이해도 평가 방식인 코드 이해 질문(code comprehension questions)의 시간 및 비용 소모 문제를 해결하기 위해, GenAI를 활용하여 다지선다형 코드 이해 질문을 자동 생성하는 AutoMCQ 시스템을 제안합니다. AutoMCQ는 CodeRunner 자동 평가 플랫폼과 통합되어 활용됩니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
GenAI를 활용하여 코드 이해도 평가의 효율성을 높일 수 있는 새로운 방법 제시.
◦
코드 이해도 평가와 표절 검출을 동시에 수행할 수 있는 가능성 제시.
◦
자동화된 평가 시스템과의 통합을 통해 실제 교육 환경에 적용 가능성을 높임.
•
한계점:
◦
AutoMCQ의 질문 생성 품질 및 신뢰도에 대한 추가적인 검증 필요.
◦
GenAI의 한계로 인해 특정 유형의 코드 또는 복잡한 코드에 대한 질문 생성 어려움 발생 가능성.
◦
CodeRunner 플랫폼에 종속적인 시스템으로 다른 플랫폼과의 호환성 문제 발생 가능성.
