摘要

本文探讨了ChatGPT在计算机科学与工程（CSE）教育中的教学潜力，分析了其在不同学科和任务类型中的优势与局限。通过系统地创建多样化的教育实践问题，论文评估了ChatGPT在数据科学、编程、人工智能等领域的响应效果，并提出了一个包含五个关键因素的可靠性分析框架来评估其回答。研究结果显示，ChatGPT在某些问题上表现出色，但在复杂的项目任务和个性化问题解答上仍面临挑战。论文还探讨了ChatGPT在教育中的应用前景，强调了其在提高教育质量和学生学习体验方面的潜力。

原理

ChatGPT基于GPT-3.5架构，这是一种大型语言模型（LLM），采用Transformer架构，能够处理数据序列。GPT-3.5通过预训练和微调两个阶段来优化其对话能力。预训练阶段，模型从大量互联网文本中学习统计模式和语言结构，以预测后续单词。微调阶段则通过特定数据集进一步训练，以提高其在特定应用中的对话能力。ChatGPT利用自注意力机制来关注句子中的不同元素，增强上下文理解和长序列处理能力。

流程

研究团队首先定义了CSE课程中的多个主要学科，并总结了十二种常见的任务类型。随后，设计了一系列挑战性的大学水平问题，涵盖各个学科和任务类型。这些问题被提交给ChatGPT，并通过交互式对话收集其响应。接着，使用五因素可靠性分析框架对响应进行评估，包括正确性、有用性、清晰度、连贯性和完整性。通过定量和定性的分析，研究团队揭示了ChatGPT在不同学科和任务类型中的表现，并提供了改进建议。

应用

ChatGPT在CSE教育中展现出巨大的应用潜力，特别是在提供个性化辅导、代码生成和问题解决等方面。然而，其在处理复杂项目和深入个性化问题上的局限性也表明需要进一步的优化和适应。未来，随着技术的进步和教育策略的调整，ChatGPT有望成为提升教育质量和学生学习效果的重要工具。