论文标题：Evaluate Chat-GPT’s programming capability in Swift through real university exam questions 中文标题：通过真实的大学考试题目评估Chat-GPT在Swift语言上的编程能力
作者信息：
- Zizhuo Zhang, Information and Network Management Office, Chang’an University, Xi’an, China
- Lian Wen, School of ICT, Griffith University, Brisbane, Australia
- Yanfei Jiang, Technology Centre, Xian Rail Transit Group Co. Ltd., Xi’an, China
- Yongli Liu, School of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an, China 通讯作者：Yongli Liu, School of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an, China. Email: liuyongli@chd.edu.cn
论文出处：Softw: Pract Exper. 2024;54:2129–2143. wileyonlinelibrary.com/journal/spe
摘要： 本研究评估了OpenAI的GPT-3.5和GPT-4模型使用Swift语言的大学考试题目的编程能力。结果显示，两种GPT模型普遍表现优于平均学生分数，但并未始终超越顶尖学生的表现。这一比较突出了GPT模型在哪些领域表现出色，在哪些领域存在不足，提供了对它们当前编程熟练度的细致看法。研究还揭示了GPT-3.5在某些情况下表现优于GPT-4的惊人实例，表明AI模型能力中存在复杂的变化。通过提供GPT在学术环境中编程技能的明确基准，我们的研究为AI编程教育的未来进步提供了宝贵的见解，并强调了继续发展以充分发挥AI在教育环境中潜力的必要性。
1. 引言： 介绍了人工智能（AI）在高等教育中的显著影响，特别是OpenAI开发的GPT系列模型。讨论了GPT在编程能力方面的多项研究，包括数值方法、错误检测、重构和测试用例生成以及识别代码漏洞等。尽管有证据表明GPT可能在回答多项选择代码问题时面临挑战，但在HackerRank上的Python问题测试中表现出了令人鼓舞的问题解决准确性。然而，关于Codex可能生成记忆代码作为解决方案的担忧仍然存在。研究还表明，GPT在不同编程语言中的能力存在差异。
2. 背景： 讨论了AI回答编程问题时面临的挑战，包括问题的歧义性、领域理解、创造性问题解决和解决方案验证。介绍了ChatGPT如何通过各种方式解决编程挑战，包括理解编程语言和概念、代码验证和调试、创造性问题解决以及处理含糊的问题陈述。同时提供了Swift和SwiftUI的概述。
3. 测试方法： 详细介绍了在移动应用开发（MAD）课程中使用的实验框架和测试方法。包括课程介绍和学生背景、考试结构、评分标准和过程。
4. 结果： 本节揭示了研究的核心发现，包括GPT模型在移动应用开发考试的各种问题类别中的表现，并与学生队列的成就进行了详细比较。使用了方差分析（ANOVA）来确定受访者类型（学生、GPT-3.5、GPT-4）和问题类型（简单、中等、具有挑战性）对考试表现的影响。
5. GPT模型的误差分析： 本节记录了GPT-3.5和GPT-4在考试期间犯下的错误，并试图阐明这些错误背后的原因。
6. 讨论： 探讨了GPT-3.5和GPT-4模型在特定情况下表现出色的意外优势，反思了AI在教育中的角色，以及通过误差分析作为增强AI训练的门户。
7. 结论和未来工作： 总结了研究的主要发现，指出GPT模型尽管具有先进能力，但并未始终超越顶尖学生的表现。讨论了研究的局限性，并提出了未来的研究方向，包括扩大编程语言和更复杂问题类型的范围，以及调查GPT-3.5和GPT-4性能变化背后的原因。最后，强调了在教育环境中负责任和有益地整合AI的重要性。