Ai: 论文”革新编程教学：基于大语言模型的AI编程助教设计与实践“代码

改革编程教学：基于大语言模型的AI编程助教设想取理论

原货仓是论文 改革编程教学：基于大语言模型的AI编程助教设想取理论 的开源真现，包孕论文中提到的 正在线评测系统 和 AI助教模型设想取评测 模块。

📄 戴要

原文引见了做者正在 Python 步调设想取数据构造课程教学中施止的一项翻新性变化。通过开发一个正在线评测系统，并操做该系统聚集的学生答题数据，对预训练大语言模型 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 停行了针对性微调。微调后的模型被嵌入到正在线评测系统中，做为 AI 助教来帮助学生纠正编程舛错。实验结果显示，相较于本始模型，微调后的 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 正在纠正代码舛错上的精确率提升了 26.17%，抵达了 81.76%，超越了蕴含 GPT-4o mini 正在内的云端大模型。另外，微调后的模型还劣化了回覆格局，使得应声愈加标准、有档次，有助于按部就班地引导学生自主发现问题并处置惩罚惩罚问题，加强他们对课程的趣味和自信心。教学理论证真，那种基于 AI 的帮助教学办法能够显著改进学生的进修体验和罪效，具有宽泛的使用前景。

📁 货仓构造

原货仓将论文的相关资源分为多个模块，每个模块链接到独立的子货仓，便捷维护和运用。

📊 实验结果

微调前、后的模型准确率划分为 55.59% 和 81.76% 。另外，还通过挪用商用大模型 GPT-4o mini、DeepSeek-x2.5 以及 Qwen-Plus 的 API 接口，并按同样的方式正在测试集上停行了评价，各模型的准确率划分为 76.03%、74.56% 和 70.83%。

📜 许诺证

原名目基于 GNU General Public License ZZZ3.0 (GPL-3.0) 开源发布。

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