Projektinformationen
Auf der Seite "Projektinformationen" erhalten Sie einen umfassenden Einblick in das Hochschul-Projekt "Projekt Methoden und Kreativität".
Auf der Seite "Testmethodik" wird die Herangehensweise an die Untersuchung der Leistungsfähigkeit von ChatGPT dargestellt.
Aufgabentypen
Beim Schreiben von Code wird die Fähigkeit von ChatGPT getestet, aus rein textuellen Aufgabenstellungen ein problemlösendes Python Programm zu generieren. Die Aufgaben umfassen die rekursive Prüfung auf Array Maximalwert, den Binärcodeumkehr, die Fibonacci-Folge und die Berechnung der Gesamtzahl aller Tiere auf dem Bauernhof.
Beim Debuggen von Code geht es darum, Fehler in vorgegebenem Code zu identifizieren und zu beheben. Die Aufgaben umfassen das Auffinden und Beheben von Syntaxfehlern im Python-Taschenrechner, die Implementierung des binären Suchalgorithmus, das Behandeln von Nulldivisionen und das Durchführen von Primzahltest-Durchläufen.
Das Testen von Code beinhaltet die Überprüfung der Funktionalität des vorgegebenen Programms. Dafür werden Durchläufe mit Testeingaben durchgeführt und das Ergebnis mit dem Soll-Wert verglichen. Die Aufgaben umfassen die Matrizenmultiplikation in Python, die Generierung einer großen Liste mit effizienter Implementierung zur Vermeidung von Speicherüberlauf, Fakultätsberechnungen und die Berechnung der Summe der Primzahlen.
Beim Optimieren von Code wird geprüft, inwiefern ChatGPT in der Lage ist, bestehenden Code effizienter zu gestalten. Die Aufgaben umfassen die effiziente Summenberechnung, bei der die Berechnung großer Summen von natürlichen Zahlen optimiert werden soll, die Durchschnittsberechnung, bei der das arithmetische Mittel einer Liste von Zahlen in Python ermittelt werden soll, die Primfaktorzerlegung und die Berechnung der Summe der Zahlen von 0 bis x.
ChatGPT wird hier auf seine Fähigkeit getestet, Risiken bei der Benutzereingabe aufzuzeigen, potenziell schädliche Inhalte zu erkennen oder Sicherheitsprobleme in bestimmten Modulen zu identifizieren. Die Aufgaben umfassen das Aufzeigen von Risiken bei der Benutzereingabe, insbesondere Sicherheitslücken beim Ausführen von Befehlen auf Dateien. Zudem geht es um sicheren Dateidownload, bei dem die Überprüfung und der Schutz vor potenziell schädlichen Inhalten von besonderer Bedeutung sind. Des weiteren beinhaltet die Rubrik die Untersuchung des Moduls "Subprocess" auf mögliche Sicherheitsprobleme sowie die Thematik der sicheren Dateilöschung.
Die Übersetzung von Python zu C++ prüft die Fähigkeit von ChatGPT, vorhandenen Python-Code in die Programmiersprache C++ zu übersetzen. Hier werden verschiedene Aufgaben angeboten, um die Fähigkeiten von ChatGPT im Übersetzen von Python-Code zu C++ zu testen. Die Aufgaben umfassen die Umsetzung der Python-Klasse 'BankAccount' in C++ zur Verwaltung von Kontoständen, Einzahlungen und Abhebungen. Des Weiteren geht es um die Übersetzung der Python-Klasse 'Calculator' mit den Grundrechenarten in C++, um einen einfachen Taschenrechner zu erstellen. Zudem beinhaltet die Rubrik die Lösung quadratischer Gleichungen in C++ sowie die Untersuchung der Sichtbarkeit der Bühne, bei der es darum geht, den Zugriff auf bestimmte Variablen und Funktionen wie Schleifen zu verwalten.
Use Cases
In diesem Use Case werden die Leistungen von ChatGPT im Rahmen der “Russischen Bauernmultiplikation” untersucht. Der Use Case ist in verschiedene Abschnitte unterteilt: Aufgabenstellung, Schreiben von Code, Debuggen von Code, Testen von Code, Optimieren von Code, Sicherheitsprobleme und die Übersetzung von Python zu C++.
In diesem Use Case werden die Leistungen von ChatGPT im Rahmen der “Standardabweichung” untersucht. Der Use Case ist in verschiedene Abschnitte unterteilt: Aufgabenstellung, Schreiben von Code, Debuggen von Code, Testen von Code, Optimieren von Code, Sicherheitsprobleme und die Übersetzung von Python zu C++.
In diesem Use Case werden die Leistungen von ChatGPT im Rahmen der “Fibonacci Folge” untersucht. Der Use Case ist in verschiedene Abschnitte unterteilt: Aufgabenstellung, Schreiben von Code, Debuggen von Code, Testen von Code, Optimieren von Code, Sicherheitsprobleme und die Übersetzung von Python zu C++.
Ergebnisse
Hier finden Sie Video-Interviews mit verschiedenen Softwareentwicklern aus der Industrie. In diesen Interviews teilen die Experten ihre wertvollen Einblicke und Meinungen zu ChatGPT und der Programmierung mit Python. Die Experteninterviews bieten eine wertvolle Gelegenheit, von erfahrenen Fachleuten zu lernen und einen breiteren Einblick in die Verwendung von ChatGPT und Python in der Softwareentwicklung zu erhalten.
Hier werden ethische Fragen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere die potenzielle Verwendung von ChatGPT zur Mitarbeiterentlassung in Unternehmen, basierend auf dessen Python-Programmierfähigkeiten untersucht. Es werden die Standpunkte des Shareholder- und Stakeholder-Ansatzes betrachtet.
Der "Kriterienkatalog" stellt einen Vergleich zwischen klassischen Programmierern und ChatGPT unter Berücksichtigung verschiedener Fähigkeiten und Eigenschaften dar. Dieser Katalog wurde in Zusammenarbeit mit Experten aus den Interviews entwickelt und umfasst die folgenden Kriterien: Programmierfähigkeiten, Analytische Fähigkeiten, Domainwissen, Problemlösungskompetenzen, Kreativität und Innovation, Kommunikations- und Teamfähigkeit, Aktualität des Wissens und kritische Denkfähigkeit. Sie bietet eine strukturierte Grundlage, um die Stärken und Schwächen von klassischen Programmierern im Vergleich zu ChatGPT zu analysieren.
Hier finden Sie einen zusammenfassenden Überblick über die Testergebnisse, Experteninterviews, den Kriterienkatalog und ethische Fragen. Diese werden anschließend verwendet, um einen finalen Ausblick in die Zukunft zu geben.
