Diplomová práce

Adoption of LLMs in the PV260 Software Quality Course: Exploration and Evaluation

Bc. Markéta Opichalová
Anotace

S rostoucí popularitou LLM v softwarovém inženýrství vyvstávají otázky o tom, jak mohou nástroje umělé inteligence podporovat výuku, aniž by ji nahrazovaly. Tato diplomová práce zkoumá možnosti integrace LLM do kurzu PV260 Software Quality na Masarykově univerzitě a hodnotí vzdělávací dopad fine-tuned modelu na úlohy refaktorování kódu. Teoretická část přináší přehled relevantních technologií LLM a …více

Abstract

The increasing adoption of LLMs in software engineering raises questions about how AI tools can support learning rather than replace it. This thesis explores LLM integration approaches for the PV260 Software Quality course at Masaryk University and evaluates the educational impact of a fine-tuned model on code refactoring tasks. The theoretical part reviews applicable LLM technologies and the pedagogical …více

Zadání práce
The goal of this thesis is to explore integration strategies for Large Language Models (LLMs) within the PV260 Software Quality course and evaluate the quality and impact of a fine-tuned model for Software Quality on code refactoring tasks. While a parallel thesis focuses on the deployment and architectural implementation of an internal LLM, this work focuses on the exploratory research of instructional AI models, the fine-tuning process, and the empirical evaluation of the resulting model's educational impact.
The student will:
  • Review state-of-the-art LLMs and generative AI technologies applicable to software development education, documenting exploratory approaches for integration.
  • Provide an exploratory implementation for the usage of LLMs for PV260 goals.
  • Fine-tune an LLM tailored specifically for the context of PV260, focusing on identifying code smells and guiding students through the refactoring process.
  • Design and execute an experiment with students of the PV260 Software Quality course to assess the impact of the model on a set of refactoring tasks.
  • Analyze the experiment results using both quantitative metrics and qualitative feedback to assess how students perceive the usefulness of the model.
Práce zkontrolována:
20. 5. 2026 09:52, doc. Bruno Rossi, PhD, učo 232464
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
19. 6. 2026
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. Bruno Rossi, PhD, učo 232464
KPSK FI MU

Oponent

doc. Mouzhi Ge, Ph.D.

Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Návrh a vývoj softwarových systémů
  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.
  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.
  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.
  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.
  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.