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Valutazione Critica delle Capacità di Generazione del Codice da Parte di LLM in Contesto di Istruzione
Parole chiave AI, GENERAZIONE DI CODICE, ISTRUZIONE, LLM
Riferimenti MARCO TORCHIANO
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-16 - SOFTWARE ENGINEERING GROUP - SOFTENG
Tipo tesi SPERIMENTALE
Descrizione Recentemente diversi strumenti di generazione automatica del codice basati su tecniche di AI sono stati messi a disposizione degli utenti. Si tratta di prodotti specifici (es. CodePilot) oppure con scopi più ampi (ChatGPT) che sono in grado di generare codice di elevata qualità a partire da requisiti espressi in linguaggio naturale.
Questi strumenti entreranno a breve nel set di uso comune per gli sviluppatori di software e quindi dovranno essere integrati nei progetti formazione universitari (e non solo).
L'obiettivo di questa tesi è valutare in maniera sperimentale il livello di qualità del codice generato nel contesto degli esercizi tipici di un corso universitario, identificare i limiti, definire delle strategie per mitigarli e migliorare il risultato. Inoltre sarà necessario identificare le competenze necessarie agli studenti ed ai futuri sviluppatori per poter interagire efficacemente con questo tipo di strumenti.
Conoscenze richieste Sviluppo in Java, Software Engineering, possibilmente Machine Learning
Scadenza validita proposta 11/01/2025
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