PyDex: إصلاح الأخطاء في مهام بايثون التمهيدية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة

يرتكب الطلاب غالبًا أخطاء في مهام البرمجة التمهيدية الخاصة بهم كجزء من عملية التعلم. ولسوء الحظ، فإن توفير إصلاحات مخصصة لهذه الأخطاء قد يتطلب وقتًا وجهدًا كبيرين من مدرسي الفصول. يمكن استخدام تقنيات الإصلاح الآلي للبرامج (APR) لتوليد مثل هذه الإصلاحات. استكشفت الأبحاث السابقة استخدام تقنيات رمزية وعصبية للإصلاح الآلي للبرامج في مجال التعليم. تتطلب كلا الطريقتين إما جهود هندسية كبيرة أو كميات كبيرة من البيانات والتدريب. نقترح استخدام نموذج لغة كبير مدرب على الشيفرة البرمجية، مثل Codex (إصدار من GPT)، لبناء نظام إصلاح آلي للبرامج -- PyDex -- مخصص لمهام برمجة بايثون التمهيدية. يمكن لنظامنا إصلاح الأخطاء النحوية والدلالية من خلال الجمع بين المطالبات متعددة الوسائط، الاستعلام التكراري، اختيار الحالات القليلة المستند إلى حالات الاختبار، وتقسيم البرامج. نقيم PyDex على 286 برنامجًا حقيقيًا لطلاب، ونقارن مع ثلاثة أنظمة أساسية، بما في ذلك نظام يجمع بين محرك إصلاح بناء جملة بايثون متطور، BIFI، ومحرك إصلاح دلالي متطور لمهام الطلاب، Refactory. نلاحظ أن PyDex يمكنه إصلاح عدد أكبر من البرامج وإنتاج تصحيحات أصغر في المتوسط.