Bewertung der Fähigkeit eines großen Sprachmodells, Programmierübungen aus einem Einführungskurs in die Bioinformatik zu lösen

Computerprogrammierung ist ein grundlegendes Werkzeug für Lebenswissenschaftler, das ihnen ermöglicht, grundlegende Forschungsaufgaben auszuführen. Trotz verschiedener Bildungsinitiativen kann das Erlernen von Programmierung eine Herausforderung für Studierende und Forschende in den Lebenswissenschaften darstellen. Jüngste Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben es ermöglicht, menschliche Sprachaufforderungen in funktionalen Code zu übersetzen, was Fragen aufwirft, ob diese Technologien die Bemühungen von Lebenswissenschaftlern, Code zu schreiben, unterstützen (oder ersetzen) können. Anhand von 184 Programmierübungen aus einem Einführungskurs in die Bioinformatik haben wir bewertet, inwieweit ein solches Werkzeug - OpenAIs ChatGPT - Programmieraufgaben erfolgreich abschließen kann. ChatGPT löste 139 (75,5 %) der Übungen beim ersten Versuch. Für die verbleibenden Übungen gaben wir dem Modell Rückmeldungen in natürlicher Sprache, um es dazu zu bringen, verschiedene Ansätze auszuprobieren. Innerhalb von 7 oder weniger Versuchen löste ChatGPT 179 (97,3 %) der Übungen. Diese Ergebnisse haben Implikationen für die Bildung und Forschung in den Lebenswissenschaften. Lehrende müssen möglicherweise ihre pädagogischen Ansätze und Bewertungstechniken anpassen, um diesen neuen Fähigkeiten Rechnung zu tragen, die der allgemeinen Öffentlichkeit zur Verfügung stehen. Für einige Programmieraufgaben könnten Forscher in der Lage sein, mit maschinellen Lernmodellen zusammenzuarbeiten, um funktionalen Code zu produzieren.