ChatGPT и обучение тестированию программного обеспечения: обещания и риски

ChatGPT and Software Testing Education: Promises & Perils
Wing Lam, Sajed Jalil, S. Rafi, Thomas D. LaToza, Kevin Moran
2023-04-01

ChatGPTавтоматизированное ответы на вопросыоценка ИИ в образованиимодели большого языкаобучение тестированию программного обеспечения
За последнее десятилетие предиктивное языковое моделирование для кода зарекомендовало себя как ценный инструмент, открывающий новые формы автоматизации для разработчиков. В последнее время появились универсальные «большие языковые модели», основанные на нейронных трансформерных архитектурах, обученные на огромных наборах текстов, написанных людьми, включающих код и естественный язык. Тем не менее, несмотря на продемонстрированную представительную мощность таких моделей, ранее взаимодействие с ними было ограничено определёнными задачами, что сужало их общую применимость. Многие из этих ограничений были недавно преодолены с появлением ChatGPT, языковой модели, созданной OpenAI и обученной действовать как разговорный агент, что позволяет ей отвечать на вопросы и выполнять широкий спектр команд пользователей. Появление моделей, таких как ChatGPT, уже вызвало оживлённые дискуссии среди преподавателей — от опасений, что студенты могут использовать эти инструменты ИИ для обхода обучения, до воодушевления по поводу новых видов учебных возможностей, которые они могут открыть. Однако ввиду ещё молодой природы этих инструментов у нас пока недостаточно фундаментальных знаний о том, насколько хорошо они работают в различных образовательных условиях и какую пользу (или опасность) они могут представлять для традиционных форм преподавания. Поэтому в этой статье мы исследуем, насколько хорошо ChatGPT справляется с ответами на типичные вопросы в популярной учебной программе по тестированию программного обеспечения. Мы обнаружили, что при текущих возможностях ChatGPT способен ответить на 77,5% исследованных вопросов и что среди этих ответов 55,6% представляют собой правильные или частично правильные ответы, 53,0% — правильные или частично правильные объяснения ответов, а также что побуждение модели в контексте общего вопроса приводит к незначительно более высокой доле правильных ответов и объяснений. На основе этих результатов мы обсуждаем потенциальные обещания и риски, связанные с использованием ChatGPT студентами и преподавателями.
1
ChatGPT смог ответить на 77,5% вопросов из изученной программы по тестированию программного обеспечения.
2
ChatGPT предоставил правильные или частично правильные объяснения ответов в 53,0% случаев.
3
Из отвеченных вопросов ChatGPT дал правильные или частично правильные ответы в 55,6% случаев.
4
Подсказки ChatGPT в общем контексте вопроса приводят к незначительно более высокому уровню правильных ответов и объяснений.
5
Исследование подчёркивает как потенциальные преимущества, так и риски использования ChatGPT студентами и преподавателями в обучении тестированию ПО.

ChatGPT, оцениваемый по типичным вопросам из популярной учебной программы по тестированию программного обеспечения

Производительность и корректность ответов и объяснений ChatGPT (доля отвеченных вопросов, правильные/частично правильные ответы и объяснения, а также влияние совместного контекстного вопроса) в контексте преподавания тестирования программного обеспечения

Publication Details
Publication Date
2023-04-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
242
Access Type
Author Information
Authors
Wing Lam
Sajed Jalil
S. Rafi
Thomas D. LaToza
Kevin Moran
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%