Jacobs, SvenJaschke, SteffenHellmig, LutzHennecke, Martin2023-09-132023-09-132023978-3-88579-730-2https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42316Die Auswirkungen von Large Langue Models (LLM) wie GPT-4 und darauf basierende Anwendungen (z.B. ChatGPT) in Bildungskontexten sind Gegenstand des wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Diskurses. Zur Förderung von Programmierkompetenzen wurde eine Webanwendung entwickelt, die GPT-4 nutzt, um auf Basis von Aufgabenstellung, Programmcode und Compilerausgabe sowie automatisierten Testergebnissen Feedback für Lernende zu formulieren. Die mit dieser Webapplikation durchgeführte Vorstudie anhand von zwei Aufgaben für Programmieranfänger*innen liefert erste Ergebnisse zum Einsatz von LLMs in der Programmierausbildung, auch von IT-Fachkräften. Bei einem Großteil der hierzu generierten Feedbacks werden syntaktische und semantische Fehler bereits vollständig adressiert. Bei unvollständigem oder „falschem“ Feedback wird die Hypothese aufgestellt, dass in diesen Fällen präzisere Aufgabenstellungen sowie Testfälle im Kontext des LLMs notwendig sein könnten.deLarge Language ModelsFeedbackProgrammierausbildungIT-BerufeText/Conference Paper10.18420/infos2023-0171617-5468