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编程技能通常是通过完成各种动手练习来发展的。这些编程问题可以与学生的兴趣和文化背景相关。教育心理学的先前研究表明，练习的情境个性化刺激了学习者的情境兴趣，并积极影响他们的参与。但是，为学生创建各种各样且全面的编程练习是为计算机科学教育者来说是一项耗时且费力的任务。先前的研究表明，大型语言模型可以在概念和上下文相关的过程中生成。因此，它们提供了自动产生个性化编程问题以适应学生互动和需求的可能性。本文报告了在选修课编程课程中进行的用户研究，其中包括使用GPT-4创建的具有文本个性化的编程练习。学生和作者都评估了练习的质量。此外，这项工作还调查了学生对创建的练习及其与系统的互动的作品。结果表明，GPT-4产生的练习质量通常很高。更重要的是，参与者发现他们参与其中和有用。这表明AI生成的编程问题可能是对介绍性编程课程的值得补充的，因为它们为学生提供了几乎无限的实践材料库，适合其个人兴趣和教育需求。
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