Too Hot To Handle: The Effects of Temperature on AI-Generated Code Used to Cheat in Programming Assignments
Maisch, Robin
1; Sağlam, Timur
1; Schmid, Larissa
; Hahner, Sebastian
1; Hey, Tobias
1
1 Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Sağlam, Timur
1; Schmid, Larissa
; Hahner, Sebastian
1; Hey, Tobias
11 Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Abstract:
In light of the rapid evolution of generative artificial intelligence, automatic code generation constitutes a novel cheating strategy for university programming courses. Varying the temperature parameter of LLMs, we generate nearly 10 000 programs for four programming tasks and present a comprehensive evaluation of their suitability for submission to mandatory assignments.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2026 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 979-8-4007-2296-7 KITopen-ID: 1000191757 |
| HGF-Programm | 46.23.01 (POF IV, LK 01) Methods for Engineering Secure Systems |
| Erschienen in | Proceedings of the IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings (ICSE '26) |
| Veranstaltung | 48th International Conference on Software Engineering (ICSE 2026), Rio de Janeiro, Brasilien, 12.04.2026 – 18.04.2026 |
| Bemerkung zur Veröffentlichung | in press |
| Schlagwörter | Cheating, Academic Misconduct, Plagiarism, Software Plagiarism,, Plagiarism Detection, Generative AI, Code Generation, Education |