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La sorpresa de GPT: ofrecer un chat de modelos de lenguaje extensos en una clase de codificación masiva redujo la participación pero aumentó el desempeño de los adoptantes en los exámenes
Created by
Haebom
Autor
Allen Nie, Yash Chandak, Miroslav Suzara, Ali Malik, Juliette Woodrow, Matt Peng, Mehran Sahami, Emma Brunskill, Chris Piech
Describir
Este artículo presenta los resultados de un ensayo controlado aleatorio a gran escala que investigó el impacto de la accesibilidad de una interfaz de chat basada en GPT-4 en la educación en programación con 5831 estudiantes de todo el mundo. Proporcionar acceso a GPT-4 a algunos estudiantes mejoró las calificaciones de los estudiantes que usaron la herramienta, pero en general, la publicidad de GPT-4 disminuyó la participación en la prueba. Otras formas de participación en clase también se redujeron, pero estas disminuciones variaron según el país del estudiante. Proporcionar acceso a LLM a estudiantes de países con bajo IDH aumentó la participación en la prueba. En conclusión, concluimos que los efectos positivos del uso de LLM en clases introductorias de programación coexisten con los efectos negativos de la disminución de la participación, y los efectos en el rendimiento académico a largo plazo son inciertos. Esto resalta la necesidad de más investigación sobre la integración de LLM en entornos educativos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Los LLM como GPT-4 son prometedores a la hora de mejorar los puntajes de las pruebas de los estudiantes en educación en codificación.
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Eficaz para aumentar la participación en los exámenes entre estudiantes de países con bajo IDH y baja accesibilidad a programas de LLM.
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Sugiriendo que la introducción de títulos de LLM puede tener un impacto negativo en la participación estudiantil.
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Destaca la necesidad de más investigaciones sobre la integración del LLM en el entorno educativo.
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Limitations:
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Debido a que este estudio se llevó a cabo en un entorno de clase de codificación específico, es difícil generalizarlo a otros entornos educativos.
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Se necesita más investigación sobre cómo se puede utilizar GPT-4 y cómo aprovecharlo de manera efectiva.
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Se necesitan más investigaciones sobre el impacto a largo plazo de la introducción del LLM en la participación de los estudiantes.
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Existen limitaciones en el análisis de las diferencias entre países según el Índice de Desarrollo Humano.
