論文の概要: Students' Perspective on AI Code Completion: Benefits and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00177v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 22:41:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 15:33:53.023861
• Title: Students' Perspective on AI Code Completion: Benefits and Challenges
• Title（参考訳）: AIコードの完成に関する学生の視点 - メリットと課題
• Authors: Wannita Takerngsaksiri, Cleshan Warusavitarne, Christian Yaacoub, Matthew Hee Keng Hou, Chakkrit Tantithamthavorn
• Abstract要約: 学生の視点から,AIコード補完のメリット,課題,期待について検討した。 その結果、AIコード補完は、正しい構文提案を提供することで、学生の生産性と効率を向上させることがわかった。 しかし、AIコード補完に対する過度な信頼は、プログラミング概念の表面レベルでの理解につながる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1498833540989413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: AI Code Completion (e.g., GitHub's Copilot, Amazon CodeWhisperer) has revolutionized the way in which computer science students interact with programming languages. However, these tools are not available for free public use, preventing us from conducting our research. In addition, AI code completion has been studied from developers' perspective, not students' perspective who represent the future generation of our digital world. In this article, we investigated the benefits, challenges, and expectations of AI code completion from students' perspectives and introduced AutoAurora, an AI code completion tool integrated into the Visual Studio Code Extension as a research instrument. Through an interview study with ten participants, we found that AI code completion enhanced students' productivity and efficiency by providing correct syntax suggestions, offering alternative solutions, and functioning as a coding tutor. However, the over-reliance on AI code completion may lead to a surface-level understanding of programming concepts, diminishing problem-solving skills and restricting creativity. In the future, AI code completion must be explainable to facilitate the learning of coding concepts.
• Abstract（参考訳）: AI Code Completion(GitHubのCopilot、Amazon CodeWhispererなど)は、コンピュータサイエンスの学生がプログラミング言語と対話する方法に革命をもたらした。 しかし、これらのツールは無料では利用できないため、研究の実施を妨げている。 さらに、aiコード補完は、未来のデジタル世界を代表する学生の視点ではなく、開発者の視点から研究されてきた。 本稿では,学生の視点からAIコード補完のメリット,課題,期待について検討し,研究機器としてVisual Studio Code Extensionに統合されたAIコード補完ツールであるAutoAuroraを紹介した。 10名の参加者によるインタビュー調査を通じて,aiコード補完は,正しい構文提案を提供し,代替ソリューションを提供し,コード指導員として機能することで,学生の生産性と効率を高めることを見出した。 しかし、aiコード補完への過度な依存は、プログラミングの概念を表面的に理解し、問題解決スキルを低下させ、創造性を制限してしまう可能性がある。 将来、aiコード補完は、コーディング概念の学習を容易にするために説明されなければならない。

関連論文リスト

• ChatISA: A Prompt-Engineered Chatbot for Coding, Project Management, Interview and Exam Preparation Activities [0.6784745592354215]
  ChatISAは、コーディングの問い合わせ、プロジェクト管理、試験の準備、インタビューの準備に対処する堅牢なツールである。 ChatISAの実装は、倫理的ガイドラインの必要性や、AI利用と学生機関の維持とのバランスなど、重要な洞察と課題を明らかにした。 ChatISAのすべてのコードはGitHubで公開されており、他の機関は、カリキュラム内で同様のAI駆動の教育ツールをカスタマイズし、統合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T04:00:07Z)
• Deep Learning for Code Intelligence: Survey, Benchmark and Toolkit [63.82016263181941]
  コードインテリジェンスは、機械学習技術を活用して、広範なコードコーパスから知識を抽出する。 現在、コードインテリジェンスに重点を置く研究コミュニティは活発です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T17:48:37Z)
• Will Code Remain a Relevant User Interface for End-User Programming with Generative AI Models? [20.275891144535258]
  我々は、ジェネレーティブAIを持つ世界で「伝統的な」プログラミング言語が、非専門家のエンドユーザープログラマにどのような意味を持つのかを探求する。 従来型プログラミング言語がエンドユーザプログラマにとって,いまだに意味があり有用である,いくつかの理由を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T09:20:21Z)
• From Copilot to Pilot: Towards AI Supported Software Development [3.0585424861188844]
  我々は、CopilotのようなAIをサポートするコード補完ツールの限界を研究し、この分野でAIをサポートするコード補完ツールの分類を理解するための分類を提供する。 次に、CopilotのようなAIをサポートするコード補完ツールの現在の境界を決定するために、さらなる調査を行います。 我々は、私たちの分類学における設計レベルの抽象化に到達するために、AIをサポートするコード補完ツールの今後の開発に関する課題について、議論することで締めくくります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T18:56:52Z)
• Generation Probabilities Are Not Enough: Uncertainty Highlighting in AI Code Completions [54.55334589363247]
  本研究では,不確実性に関する情報を伝達することで,プログラマがより迅速かつ正確にコードを生成することができるかどうかを検討する。 トークンのハイライトは、編集される可能性が最も高いので、タスクの完了が早くなり、よりターゲットを絞った編集が可能になることがわかりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T18:43:34Z)
• Chatbots As Fluent Polyglots: Revisiting Breakthrough Code Snippets [0.0]
  この研究は、AI駆動のコードアシスタントを使用して、現代技術を形成する影響力のあるコンピュータコードの選択を分析する。 この研究の最初の貢献は、過去50年で最も重要なコードの進歩の半分を調査することであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T23:17:17Z)
• Competition-Level Code Generation with AlphaCode [74.87216298566942]
  より深い推論を必要とする問題に対する新しいソリューションを作成することができるコード生成システムであるAlphaCodeを紹介する。 Codeforcesプラットフォームにおける最近のプログラミングコンペティションのシミュレーション評価において、AlphaCodeは平均54.3%のランキングを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T23:16:31Z)
• The MineRL BASALT Competition on Learning from Human Feedback [58.17897225617566]
  MineRL BASALTコンペティションは、この重要な種類の技術の研究を促進することを目的としている。 Minecraftでは、ハードコードされた報酬関数を書くのが難しいと期待する4つのタスクのスイートを設計しています。 これら4つのタスクのそれぞれについて、人間のデモのデータセットを提供するとともに、模擬学習ベースラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T12:18:17Z)
• Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
  近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。 倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。 このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)
• Dive into Deep Learning [119.30375933463156]
  この本はJupyterのノートブックでドラフトされており、説明図、数学、インタラクティブな例を自己完結型コードとシームレスに統合している。 私たちのゴールは、(i)誰でも自由に利用できるリソースを提供すること、(ii)応用機械学習科学者になるための出発点を提供するのに十分な技術的な深さを提供すること、(iii)実行可能なコードを含み、実際にどのように問題を解決するかを読者に示すこと、(iv)私たちとコミュニティの両方による迅速なアップデートを可能にすることです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T18:19:46Z)

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。