論文の概要: Reading Between the Lines: Modeling User Behavior and Costs in
AI-Assisted Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14306v3
- Date: Fri, 26 May 2023 22:27:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 03:14:10.150311
- Title: Reading Between the Lines: Modeling User Behavior and Costs in
AI-Assisted Programming
- Title(参考訳): ライン間の読書:AI支援プログラミングにおけるユーザ行動とコストのモデリング
- Authors: Hussein Mozannar, Gagan Bansal, Adam Fourney, Eric Horvitz
- Abstract要約: GitHub Copilotは、何百万人ものプログラマが毎日使っているコード推奨システムです。
Copilotと対話する際の共通プログラマ活動の分類であるCUPSを開発した。
私たちの洞察は、プログラマがCopilotとどのように相互作用し、新しいインターフェース設計とメトリクスを動機付けるかを明らかにします。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.270310963941434
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Code-recommendation systems, such as Copilot and CodeWhisperer, have the
potential to improve programmer productivity by suggesting and auto-completing
code. However, to fully realize their potential, we must understand how
programmers interact with these systems and identify ways to improve that
interaction. To make progress, we studied GitHub Copilot, a code-recommendation
system used by millions of programmers daily. We developed CUPS, a taxonomy of
common programmer activities when interacting with Copilot. Our study of 21
programmers, who completed coding tasks and retrospectively labeled their
sessions with CUPS, showed that CUPS can help us understand how programmers
interact with code-recommendation systems, revealing inefficiencies and time
costs. Our insights reveal how programmers interact with Copilot and motivate
new interface designs and metrics.
- Abstract(参考訳): CopilotやCodeWhispererのようなコード推奨システムは、コードの提案と自動補完によってプログラマの生産性を向上させる可能性がある。
しかし、その可能性を完全に認識するには、プログラマがこれらのシステムとどのように相互作用するかを理解し、その相互作用を改善する方法を見つけなければなりません。
GitHub Copilotは、何百万人ものプログラマが毎日使っているコード推奨システムです。
Copilotと対話する際の共通プログラマ活動の分類であるCUPSを開発した。
プログラミングタスクを完了し、CUPSでセッションを振り返ってラベル付けした21人のプログラマを対象に、CUPSはプログラマがコード推奨システムとどのように相互作用するかを理解し、非効率性と時間的コストを明らかにするのに役立ちます。
私たちの洞察は、プログラマがCopilotとどのように相互作用し、新しいインターフェース設計とメトリクスを動機付けるかを明らかにします。
関連論文リスト
- OpenHands: An Open Platform for AI Software Developers as Generalist Agents [109.8507367518992]
私たちは、人間の開発者と同じような方法で世界と対話するAIエージェントを開発するためのプラットフォームであるOpenHandsを紹介します。
プラットフォームが新しいエージェントの実装を可能にし、コード実行のためのサンドボックス環境との安全なインタラクション、評価ベンチマークの導入について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T17:50:43Z) - Automatic Programming: Large Language Models and Beyond [48.34544922560503]
我々は,プログラマの責任に関するコード品質,セキュリティ,関連する問題について検討する。
ソフトウェア工学の進歩が自動プログラミングを実現する方法について論じる。
我々は、近い将来のプログラミング環境に焦点をあてて、先見的な視点で締めくくります。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-03T16:19:24Z) - Rethinking Software Engineering in the Foundation Model Era: From Task-Driven AI Copilots to Goal-Driven AI Pair Programmers [30.996760992473064]
我々は,人間開発者と協調する目標駆動型AI駆動ペアプログラマへのパラダイムシフトを提案する。
目標駆動、人間パートナー、SE認識、自己学習のAIペアプログラマを想定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T02:10:20Z) - Charting a Path to Efficient Onboarding: The Role of Software
Visualization [49.1574468325115]
本研究は,ソフトウェアビジュアライゼーションツールを用いたマネージャ,リーダ,開発者の親しみやすさを探求することを目的としている。
本手法は, 質問紙調査と半構造化面接を用いて, 実践者から収集したデータの量的, 質的分析を取り入れた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T21:30:45Z) - PwR: Exploring the Role of Representations in Conversational Programming [17.838776812138626]
PwR(Programming with Representations)は、自然言語でシステムの理解をユーザに伝えるために表現を使用する手法である。
その結果,表現は理解可能性を大幅に向上させ,参加者の間にエージェンシーの感覚を植え付けることができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T05:38:23Z) - Collaborative, Code-Proximal Dynamic Software Visualization within Code
Editors [55.57032418885258]
本稿では,コードエディタに組み込むソフトウェアビジュアライゼーション手法の設計と実装について紹介する。
私たちのコントリビューションは、ソフトウェアシステムの実行時の動作の動的解析を使用するという点で、関連する作業と異なります。
私たちの視覚化アプローチは、一般的なリモートペアプログラミングツールを強化し、共有コード都市を利用することで協調的に使用できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T06:35:40Z) - When to Show a Suggestion? Integrating Human Feedback in AI-Assisted Programming [28.254978977288868]
我々は、プログラマの受け入れやコード提案の拒否に関する信号を活用するメカニズムを追求し、レコメンデーションをガイドする。
我々は、表示を控えるよりも提示する提案について決定を下すためのユーティリティ理論フレームワークを導入する。
人間のフィードバックからの条件付き提案表示は、推奨コードが受け入れられる可能性を提供するモデルのカスケードに依存します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T04:24:24Z) - "It's Weird That it Knows What I Want": Usability and Interactions with
Copilot for Novice Programmers [5.317693153442043]
本稿では,このようなコード自動生成ツールであるGithub Copilotを用いて,学生を入門レベルで観察する最初の研究について述べる。
我々は,この技術の学習におけるメリットと落とし穴に対する学生の認識を探求し,新たに観察された相互作用パターンを提示し,学生が直面する認知的・メタ認知的困難を議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T15:07:50Z) - Giving Feedback on Interactive Student Programs with Meta-Exploration [74.5597783609281]
ウェブサイトやゲームのようなインタラクティブなソフトウェアを開発することは、特にコンピュータ科学を学ぶための魅力的な方法である。
標準的アプローチでは、インストラクターは、学生が実装した対話型プログラムを手動で評価する必要がある。
Code.orgのような何百万ものオンラインプラットフォームは、インタラクティブなプログラムを実装するための代入に関するフィードバックを提供することができない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-16T10:00:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。