Akademik Veri Yönetim Sistemi
Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt.29, sa.3, ss.890-895, 2024 (Hakemli Dergi)
Bu çalışmanın amacı ChatGPT'nin programlama kodu hata ayıklama yeteneklerini geleneksel hata ayıklama aracı ile karşılaştırarak yeni nesil yapay zeka tabanlı hata ayıklama yaklaşımlarının potansiyelini incelemektedir. Bu amaçla, Python programlama dilinde sıkça rastlanan söz dizimi, mantık ve tür uyuşmazlığı hatalarını içeren programlama kodları türetilmiş ve PyCharm ve OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT-4 ile bu programlama kodları analiz edilerek her iki aracın hata ayıklama performansı karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda ChatGPT-4'ün söz dizimi hatalarında PyCharm ile benzer başarı gösterirken mantık ve tür uyuşmazlığı hatalarını belirlemede PyCharm'a göre çok daha başarılı olduğu saptanmıştır. Bu sonuç doğrultusunda, yapay zekâ destekli araçların, programlama hatalarını etkili bir şekilde tespit etme ve düzeltme konusunda geleneksel yöntemlere kıyasla avantaj sağlayabileceği görülmektedir.
This study aims to examine the potential of next-generation AI-based debugging approaches by comparing the programming code debugging capabilities of ChatGPT with a traditional debugging tool. For this purpose, programming codes containing common syntax, logic, and type mismatch errors in Python were generated and analyzed using PyCharm and OpenAI's ChatGPT-4. The study found that while ChatGPT-4 showed similar success to PyCharm in identifying syntax errors, it was significantly more successful than PyCharm in detecting logic and type mismatch errors. These results suggest that AI-supported tools could provide an advantage over traditional methods in effectively detecting and correcting programming errors.