How LLMs Aid in UML Modeling: An Exploratory Study with Novice Analysts

自从GPT-3出现以来，大型语言模型（LLMs）已经引起了软件工程领域的研究人员、从业者和教育工作者的关注。然而，关于LLMs在辅助需求分析和UML建模方面的表现，研究相对较少。本文探讨了LLMs如何协助初学者分析师创建三种典型的UML模型：用例模型、类图和序列图。为此，我们设计了这三种UML模型的建模任务，让45名参加需求建模课程的本科生在LLMs的帮助下完成。通过分析他们的项目报告，我们发现LLMs可以协助本科生作为初学者分析师完成UML建模任务，但LLMs也有缺点和限制，需要在使用时考虑到。

研究LLMs在帮助新手分析家创建UML模型方面的表现，并探讨LLMs的局限性和缺点

使用LLMs协助新手分析家创建三种典型的UML模型：用例模型、类图和顺序图，并通过对45名本科生的实验验证其有效性和局限性

实验结果表明LLMs可以帮助新手分析家在UML建模任务中，但也存在一些局限性和缺点。

最近的相关研究主要集中在LLMs在自然语言处理和文本生成方面的应用，如GPT-3。