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Leveraging Abstract Syntax Trees To Generate Instructive Hints In Programming
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PRE
AI
DOI：10.1007/978-3-032-12457-9_3.png)
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摘要
En 中文
初学编程教育始终面临如何为遇到困难的新手提供有效、个性化的指导的挑战。基于AST的提示生成作为一种潜在解决方案出现，将抽象语法树分析与生成式AI相结合，为Python学习者提供定制化的指导反馈。现有的提示生成系统如ITAP和GPT4Hints-GPT3.5Val分别通过路径构造和生成模型来生成提示。这两种提示生成方法在生成类人提示方面显示出前景，但各有局限性。这些方法要么提供过于明确的指导性提示，要么过于抽象而缺乏有效指导所需的针对性。本研究结合两种方法的优点，为学生提供既具指导性又具抽象性且不直接给出解决方案的提示。我们详细介绍了基于AST的提示系统，包括需求收集、系统架构和功能。通过路径构造测试和A/B测试（含推测分析）对系统进行评估。路径构造和A/B测试结果表明，AST-Hints在生成类人提示方面具有中等效果，比人类导师更快，其成功程度与目标解决方案的质量和提示的相关性密切相关。
Keyword:
Programming
Abstract Syntax Tree
Generative AI
Instructive Hints
Python
期刊
I
IF:
0
论文数:
9
被引数:
0
机构
引用论文
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