Fugu-MT 論文翻訳(概要): Students' Perspective on AI Code Completion: Benefits and Challenges

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00177v2
Date: Fri, 31 May 2024 05:12:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 20:31:38.650273
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。将来的には、AIコード補完は説明可能であり、教育プロセスを強化するための最高のコーディングプラクティスを提供するべきである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.936007114555107
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: AI Code Completion (e.g., GitHub's Copilot) has revolutionized how computer science students interact with programming languages. However, AI code completion has been studied from the developers' perspectives, not the students' perspectives who represent the future generation of our digital world. In this paper, we investigated the benefits, challenges, and expectations of AI code completion from students' perspectives. To facilitate the study, we first developed an open-source Visual Studio Code Extension tool AutoAurora, powered by a state-of-the-art large language model StarCoder, as an AI code completion research instrument. Next, we conduct an interview study with ten student participants and apply grounded theory to help analyze insightful findings regarding the benefits, challenges, and expectations of students on AI code completion. Our findings show 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 should be explainable and provide best coding practices to enhance the education process.
Abstract（参考訳）: AI Code Completion(GitHubのCopilot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、AIコード補完は、未来のデジタル世界を表す学生の視点ではなく、開発者の視点から研究されている。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た。そこで我々はまず,最先端の大規模言語モデルであるStarCoderを利用したオープンソースのVisual Studio Code ExtensionツールAutoAuroraを開発した。次に,10人の学生を対象にインタビュー研究を行い,AIコード補完における学生のメリット,課題,期待に関する洞察力のある知見を分析するための基礎理論を適用した。この結果から,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,プログラミング指導者としての機能を提供することによって,学生の生産性と効率を向上させることが示唆された。しかし、AIのコード補完に対する過度な信頼は、プログラミングの概念を表面的に理解し、問題解決のスキルを減らし、創造性を制限してしまう可能性がある。将来的には、AIコード補完は説明可能であり、教育プロセスを強化するための最高のコーディングプラクティスを提供するべきである。

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