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    KCI등재

    생성형 AI를 활용한 프로그래밍 교육용 코드 생성 프롬프트 개발 = Developing Code Generation Prompts for Programming Education with Generative AI

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    https://www.riss.kr/link?id=A108766421

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    딥러닝 기반의 AI 기술, 특히 생성형 AI는 최근 급격한 발전으로 사회에 많은 영향을 미치고 있다. 이로 인해 AI 교육 및 정보교육이 강조되고 학생들의 역량을 기르기 위한 많은 교육 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구는 프로그래밍 교육을 위한 교수학습 환경 개선을 위해 생성형 AI의 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 특히 생성형 AI의 텍스트 생성 기능을 활용하여 코드 및 교수학습 자료를 생성하기 위해 교수학습 전략과 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용한 프롬프트를 개발하였다. 그 결과, 개발된 프롬프트는 교수학습 환경에 적합한 응답 결과를 도출하고 학습자 수준을 고려한 코드와 연습 문제를 생성할 수 있었으며, 일반적인 프롬프트와 비교하여 전체적으로 유사도가 높은 양질의 코드를 생성함을 확인하였다. 본 연구의 결과가 생성형 AI를 활용하여 다양한 수준의 학습자에게 개별 교육이 필요한 AI교육 및 정보교육 환경을 개선하는데 도움이 될 수 있기를 기대한다.
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    딥러닝 기반의 AI 기술, 특히 생성형 AI는 최근 급격한 발전으로 사회에 많은 영향을 미치고 있다. 이로 인해 AI 교육 및 정보교육이 강조되고 학생들의 역량을 기르기 위한 많은 교육 연구들...

    딥러닝 기반의 AI 기술, 특히 생성형 AI는 최근 급격한 발전으로 사회에 많은 영향을 미치고 있다. 이로 인해 AI 교육 및 정보교육이 강조되고 학생들의 역량을 기르기 위한 많은 교육 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구는 프로그래밍 교육을 위한 교수학습 환경 개선을 위해 생성형 AI의 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 특히 생성형 AI의 텍스트 생성 기능을 활용하여 코드 및 교수학습 자료를 생성하기 위해 교수학습 전략과 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용한 프롬프트를 개발하였다. 그 결과, 개발된 프롬프트는 교수학습 환경에 적합한 응답 결과를 도출하고 학습자 수준을 고려한 코드와 연습 문제를 생성할 수 있었으며, 일반적인 프롬프트와 비교하여 전체적으로 유사도가 높은 양질의 코드를 생성함을 확인하였다. 본 연구의 결과가 생성형 AI를 활용하여 다양한 수준의 학습자에게 개별 교육이 필요한 AI교육 및 정보교육 환경을 개선하는데 도움이 될 수 있기를 기대한다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Deep learning-based AI technologies, especially generative AI, have been profoundly impacting society due to their rapid advancements. This has led to an emphasis on AI and informational education, with numerous educational research endeavors undertaken to nurture students' capabilities. This study aimed to explore the potential of applying generative AI to enhance the learning environment for programming education. Specifically, we utilized the text generation capability of generative AI to produce code and instructional materials by implementing instructional strategies and prompt engineering techniques. The developed prompts were found to generate responses suitable for the educational environment, considering learners' proficiency levels to produce code and practice questions. Compared to standard prompts, they yielded high-quality code with a higher overall similarity. We hope that our findings will aid in improving the AI and informational educational environment, providing individualized education to learners of varying levels using generative AI.
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    Deep learning-based AI technologies, especially generative AI, have been profoundly impacting society due to their rapid advancements. This has led to an emphasis on AI and informational education, with numerous educational research endeavors undertak...

    Deep learning-based AI technologies, especially generative AI, have been profoundly impacting society due to their rapid advancements. This has led to an emphasis on AI and informational education, with numerous educational research endeavors undertaken to nurture students' capabilities. This study aimed to explore the potential of applying generative AI to enhance the learning environment for programming education. Specifically, we utilized the text generation capability of generative AI to produce code and instructional materials by implementing instructional strategies and prompt engineering techniques. The developed prompts were found to generate responses suitable for the educational environment, considering learners' proficiency levels to produce code and practice questions. Compared to standard prompts, they yielded high-quality code with a higher overall similarity. We hope that our findings will aid in improving the AI and informational educational environment, providing individualized education to learners of varying levels using generative AI.

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    참고문헌 (Reference)

    1 최정원 ; 이영준, "프로그래밍 학습에서 학습자의 어려움 분석" 한국컴퓨터교육학회 17 (17): 89-98, 2014

    2 김갑수, "컴퓨터 프로그램 교육에서 자기조절 학습 모델 개발" 한국정보교육학회 19 (19): 21-30, 2015

    3 Hariri, W., "Unlocking the Potential of ChatGPT : A Comprehensive Exploration of its Applications, Advantages, Limitations, and Future Directions in Natural Language Processing"

    4 Biswas, S., "Role of ChatGPT in Computer Programming.: ChatGPT in Computer Programming" 2023 : 8-16, 2023

    5 Jiang, E., "Promptmaker:Prompt-based prototyping with large language models" Association for Computing Machinery 2022

    6 Giray, L., "Prompt Engineering with ChatGPT: A Guide for Academic Writers" 1-5, 2023

    7 Piteira, M., "Learning computer programming: study of difficulties in learning programming" ACM 2013

    8 Tian, H., "Is ChatGPT the Ultimate Programming Assistant--How far is it?"

    9 OpenAI, "Introducing chatgpt"

    10 Liu, C., "Improving ChatGPT Prompt for Code Generation"

    1 최정원 ; 이영준, "프로그래밍 학습에서 학습자의 어려움 분석" 한국컴퓨터교육학회 17 (17): 89-98, 2014

    2 김갑수, "컴퓨터 프로그램 교육에서 자기조절 학습 모델 개발" 한국정보교육학회 19 (19): 21-30, 2015

    3 Hariri, W., "Unlocking the Potential of ChatGPT : A Comprehensive Exploration of its Applications, Advantages, Limitations, and Future Directions in Natural Language Processing"

    4 Biswas, S., "Role of ChatGPT in Computer Programming.: ChatGPT in Computer Programming" 2023 : 8-16, 2023

    5 Jiang, E., "Promptmaker:Prompt-based prototyping with large language models" Association for Computing Machinery 2022

    6 Giray, L., "Prompt Engineering with ChatGPT: A Guide for Academic Writers" 1-5, 2023

    7 Piteira, M., "Learning computer programming: study of difficulties in learning programming" ACM 2013

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    9 OpenAI, "Introducing chatgpt"

    10 Liu, C., "Improving ChatGPT Prompt for Code Generation"

    11 Chen, E., "GPTutor : a ChatGPT-powered program-ming tool for code explanation"

    12 Polak, M. P., "Extracting Accurate Materials Data from Research Papers with Conversational Language Models and Prompt Engineering--Example of ChatGPT"

    13 Yetiştiren, B., "Evaluating the Code Quality of AI-Assisted Code Generation Tools : An Empirical Study on GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, and ChatGPT"

    14 Baidoo-Anu, D., "Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning"

    15 Feng, Z., "Codebert : A pre-trained model for program-ming and natural languages"

    16 Avila-Chauvet, L., "Chatgpt as a support tool for online behavioral task programming"

    17 Adamson, V., "Assessing the effectiveness of ChatGPT in generating Python code"

    18 Cao, J., "A study on prompt design, advantages and limitations of chatgpt for deep learning program repair"

    19 White, J., "A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with chatgpt"

    20 Jie Gui, "A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications" Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 35 (35): 3313-3332, 2023

    21 Kim, J., "A Research on the Development of Teaching and Learning Models for SW Education" KEDI 2015

    22 Korean Government, "2nd AI Strategy Summit"

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