Naviguer dans les erreurs de compilation avec l'aide de l'IA -- Une étude des indices GPT dans un cours d'initiation à la programmation

Nous avons examiné l'efficacité de l'apprentissage assisté par l'IA dans un cours d'initiation à la programmation au niveau universitaire en utilisant un modèle GPT-4 pour générer des indices personnalisés concernant les erreurs de compilation dans une plateforme d'évaluation automatisée des travaux de programmation. Le groupe contrôle n'avait pas accès aux indices GPT. Dans la condition expérimentale, les indices GPT étaient fournis lorsqu'une erreur de compilation était détectée, pour la première moitié des problèmes de chaque module. Pour la seconde moitié du module, les indices étaient désactivés. Les étudiants ont fortement apprécié l'utilité des indices GPT. Dans les enquêtes d'affect, le groupe expérimental a rapporté des niveaux de concentration significativement plus élevés et des niveaux de confrustion (confusion et frustration) plus faibles que le groupe contrôle. Pour les six types d'erreurs les plus courants, nous avons observé des résultats mitigés en termes de performance lorsque l'accès aux indices GPT était activé pour le groupe expérimental. Cependant, en l'absence d'indices GPT, la performance du groupe expérimental surpassait celle du groupe contrôle pour cinq des six types d'erreurs.