Chatgpt-based best practıces for paır programmıng
Eşli programlama için chatgpt tabanlı en iyi uygulamalar
- Tez No: 986409
- Danışmanlar: PROF. DR. AYÇA KOLUKISA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Büyük dil modellerinin, örneğin ChatGPT gibi araçların hızla benimsenmesi, özellikle kod üretimi, hata ayıklama ve işbirlikçi programlama alanlarında yazılım mühendisliği uygulamalarını yeniden şekillendirmektedir. İlk çalışmalar, Büyük Dil Modellerinin geliştirici verimliliğini artırabileceğini öne sürse de kanıt tabanı parçalıdır ve farklı programlama görevleri ile zorluk seviyeleri üzerinde sınırlı ampirik doğrulama yapılmıştır. Bu tez, ChatGPT'nin programlamadaki rolünü, sistematik literatür taramasını takip eden açıklayıcı bir durum çalışmasıyla incelemektedir. Sistematik literatür taraması kapsamında 68 yayın incelenmiş ve ChatGPT destekli programlama üzerine 25 yüksek kaliteli birincil çalışma belirlenmiştir. Bu çalışmalar titizlik ve alaka kriterleriyle değerlendirilmiş; alandaki mevcut bilgi, yöntemsel güçlü yönler ve boşluklara dair genel bir bakış sağlanmıştır. Bu bulguları tamamlamak için HackerRank platformunda C# diliyle çözülen 27 yapılandırılmış programlama görevi üzerinden bir açıklayıcı durum çalışması gerçekleştirilmiştir. Her görev iki kez iv tamamlanmıştır: İlki ChatGPT desteği olmadan, ikincisi ise standartlaştırılmış bir istem aracılığıyla ChatGPT desteğiyle. Ampirik analiz; görev zorluğu, zaman verimliliği, deneme sayısı, ilk denemede başarı, çözümlerin kısalığı, uç durumların ele alınması ve hata türü profilleri açısından güvenilirliği ele alan yedi hipotezi test etmiştir. Sonuçlar, ChatGPT'nin süreyi sürekli olarak azalttığını, daha az deneme gerektirdiğini, ilk denemede başarı oranını artırdığını ve daha kısa ancak orta düzeyde karmaşık çözümler ürettiğini göstermektedir. Ayrıca ChatGPT'nin, yalnızca insanla yapılan programlamaya kıyasla uç durumları daha iyi ele aldığı da gözlemlenmiştir. Ancak ChatGPT, daha zor görevlerde daha az güvenilir performans sergilemiş, başarısızlıkların ana nedeni mantıksal akıl yürütme hataları olurken sözdizimsel hatalar nadir görülmüştür. Bulgular, ChatGPT'nin programlamadaki rolüne hem doğrulama hem de sınırlama getirmektedir: Rutin ve orta düzeyde karmaşık görevler için verimli bir destek aracı olabilir, ancak daha zorlu problem çözme senaryolarında sınırlılıkları ortaya çıkmaktadır. Bu tez, önceki çalışmaların yapılandırılmış bir sentezini, 27 vaka çalışmasından elde edilen özgün ampirik kanıtları ve ChatGPT desteğinin yararlı olduğu koşullara ilişkin pratik içgörüleri sunmaktadır. Gelecekteki araştırmaların kapsamı genişleterek birden fazla programlama dilini, daha geniş katılımcı havuzlarını ve gerçek dünya yazılım geliştirme ortamlarını içermesi, bu sonuçların genellenebilirliğini güçlendirecektir.
Özet (Çeviri)
The rapid adoption of large language models (LLMs) such as ChatGPT is reshaping software engineering practice, particularly in areas involving code generation, debugging, and collaborative programming. Although initial studies suggest that LLMs can improve developer productivity, the evidence base remains fragmented, with limited empirical validation across diverse programming tasks and difficulty levels. This thesis investigates the role of ChatGPT in programming through a systematic literature review followed by an exploratory case study. The systematic literature review screened 68 publications and identified 25 high-quality primary studies on ChatGPT-assisted programming. These studies were evaluated using rigor and relevance criteria, providing an overview of current knowledge, methodological strengths, and gaps in the field. To complement these findings, an exploratory case study was conducted using 27 structured programming tasks on the HackerRank platform, all ii solved in C#. Each task was completed twice: Once without ChatGPT support and once with ChatGPT assistance via a standardized prompt. The empirical analysis tested six hypotheses addressing reliability across task difficulty, time efficiency, number of attempts, first submission success, conciseness and complexity of solutions, edge case handling, and error type profiles. Results show that ChatGPT consistently reduced completion time, required fewer submissions, improved first submission success, and produced more concise yet moderately complex solutions. It also demonstrated stronger handling of edge cases compared to human-only programming. However, ChatGPT performed less reliably on harder tasks, where logical reasoning flaws were the dominant cause of failure, while syntax errors were rare. The findings provide both confirmation and qualifications of ChatGPT's role in programming: it can act as an efficient support tool for routine and moderately complex tasks, but its limitations become evident in more challenging problem-solving scenarios. The thesis contributes a structured synthesis of prior studies, original empirical evidence from 27 case studies, and practical insights into the conditions under which ChatGPT assistance is beneficial. Future research should broaden the scope to include multiple programming languages, larger participant pools, and real-world development settings to strengthen the generalizability of these results.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme algoritmaları ile personel geri bildirimlerinin sınıflandırılması ve analizi
Classification and analysis of employee feedback with deep learning algorithms
GÖKHAN YİĞİDEFE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR KAMAN
- An agent-based framework for systematic generative feature engineering in financial markets
Finansal piyasalarda sistematik üretici değişken mühendisliği için yapay zekâ ajanları temelli bir yaklaşım
MUSTAFA ENES KARAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBüyük Veri ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Empirical study to evaluate ChatGPT for staticanalysis against rule-based approach
ChatGPT'nin statik analiz için kural tabanlı yaklaşıma karşı değerlendirilmesi için deneysel çalışma
MOHSIN MUNAWAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. FEYZULLAH ORÇUN ÇETİN
- Artificial intelligence-based language modelling: The effect of ChatGPT application on writing skills in the context of teaching English as a foreign language
Yapay zekâ tabanlı dil modeli: ChatGPT uygulamasının yabancı dil olarak İngilizce öğretimi kapsamında yazma becerileri üzerindeki etkisi
GİZEM CENGİZ KULAKSIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL AMANDA YEŞİLBURSA
- Evaluating ai-based translation in healthcare: A functionalist analysis of ChatGPT's performance
Sağlık alanında yapay zeka tabanlı çeviriyi değerlendirmek: ChatGPT'nin performansının işlevselci analizi
MÜGE DURUKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mütercim-Tercümanlıkİstanbul 29 Mayıs ÜniversitesiMütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLÜFER ALİMEN