Modelos de lenguaje para la generación de preguntas de programación con diferentes niveles de dificultad

• Lopez, Christian ^[1] ; Morrison, Miles ^[1] ; Deacon, Matthew ^[1]
  1. [1] Lafayette College

     Lafayette College

     City of Easton, Estados Unidos

     
• Localización: epsir: European Public & Social Innovation Review, ISSN-e 2529-9824, Nº. 9, 20, 2024 (Ejemplar dedicado a: Innovando en tecnologías de vanguardia)
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Language models for generating programming questions with varying difficulty levels
  • Modelos de lenguaje para la generación de preguntas de programación con diferentes niveles de dificultad
  • Language models for generating programming questions with varying difficulty levels
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    Introducción: Este estudio explora el potencial de los Modelos de Lenguaje Extenso (MLE), específicamente ChatGPT-4, en la generación de preguntas de programación en Python con diferentes grados de dificultad. Esta capacidad puede mejorar las aplicaciones educativas adaptativas. Metodología: Se realizaron experimentos con ChatGPT-4 y participantes para evaluar su capacidad de generar preguntas sobre diversos temas y niveles de dificultad en programación. Resultados: Los resultados revelan una correlación positiva moderada entre las clasificaciones de dificultad asignadas por ChatGPT-4 y las calificaciones de dificultad percibida por los participantes. ChatGPT-4 demuestra ser eficaz en la generación de preguntas de distintos niveles de dificultad. Discusión: El estudio destaca el potencial de ChatGPT-4 para ser utilizado en aplicaciones educativas adaptativas que se ajusten a las diferentes competencias y necesidades de los estudiantes. Conclusiones: Este estudio presenta un prototipo de una aplicación educativa gamificada para enseñar Python, que utiliza ChatGPT para generar preguntas automáticamente. Se sugiere que futuros estudios realicen experimentos más exhaustivos, exploren otros lenguajes de programación y aborden conceptos más complejos.

  • English

    Introduction: This study explores the potential of Large Language Models (LLMs), specifically ChatGPT-4, in generating Python programming questions with varying degrees of difficulty. This ability could significantly enhance adaptive educational applications. Methodology: Experiments were conducted with ChatGPT-4 and participants to evaluate its ability to generate questions on various topics and difficulty levels in programming. Results: The results reveal a moderate positive correlation between the difficulty ratings assigned by ChatGPT-4 and the perceived difficulty ratings given by participants. ChatGPT-4 proves to be effective in generating questions that cover a wide range of difficulty levels.Discussion: The study highlights ChatGPT-4’s potential for use in adaptive educational applications that accommodate different learning competencies and needs. Conclusions: This study presents a prototype of a gamified educational application for teaching Python, which uses ChatGPT to automatically generate questions of varying difficulty levels. Future studies should conduct more exhaustive experiments, explore other programming languages, and address more complex programming concepts.