論文の概要: Hints Help Finding and Fixing Bugs Differently in Python and Text-based Program Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12471v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 02:11:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:00:26.279480
• Title: Hints Help Finding and Fixing Bugs Differently in Python and Text-based Program Representations
• Title（参考訳）: HintsはPythonとテキストベースのプログラム表現におけるバグの検索と修正を支援する
• Authors: Ruchit Rawal, Victor-Alexandru Pădurean, Sven Apel, Adish Singla, Mariya Toneva,
• Abstract要約: プログラム表現は,バグの発見と修正におけるユーザの精度に大きな影響を与えることがわかった。 異なるヒントは、プログラム表現とユーザのアルゴリズム的タスクに対する理解に依存する。 これらの発見は、ユーザにパーソナライズされたサポートを提供する次世代プログラミングツールの設計に影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.829745991874816
• License:
• Abstract: With the recent advances in AI programming assistants such as GitHub Copilot, programming is not limited to classical programming languages anymore--programming tasks can also be expressed and solved by end-users in natural text. Despite the availability of this new programming modality, users still face difficulties with algorithmic understanding and program debugging. One promising approach to support end-users is to provide hints to help them find and fix bugs while forming and improving their programming capabilities. While it is plausible that hints can help, it is unclear which type of hint is helpful and how this depends on program representations (classic source code or a textual representation) and the user's capability of understanding the algorithmic task. To understand the role of hints in this space, we conduct a large-scale crowd-sourced study involving 753 participants investigating the effect of three types of hints (test cases, conceptual, and detailed), across two program representations (Python and text-based), and two groups of users (with clear understanding or confusion about the algorithmic task). We find that the program representation (Python vs. text) has a significant influence on the users' accuracy at finding and fixing bugs. Surprisingly, users are more accurate at finding and fixing bugs when they see the program in natural text. Hints are generally helpful in improving accuracy, but different hints help differently depending on the program representation and the user's understanding of the algorithmic task. These findings have implications for designing next-generation programming tools that provide personalized support to users, for example, by adapting the programming modality and providing hints with respect to the user's skill level and understanding.
• Abstract（参考訳）: GitHub CopilotのようなAIプログラミングアシスタントの最近の進歩により、プログラミングは古典的なプログラミング言語に限らず、プログラミングタスクは自然言語でエンドユーザによって表現され、解決される。 この新しいプログラミングのモダリティが利用可能であるにもかかわらず、ユーザは依然としてアルゴリズムの理解とプログラムのデバッグに困難に直面している。 エンドユーザをサポートするための有望なアプローチのひとつは、プログラム機能の生成と改善をしながら、バグの発見と修正を支援するヒントを提供することだ。 ヒントが役に立つことは確実だが、どのヒントが役に立つのか、それがどのようにプログラム表現(古典的なソースコードやテキスト表現)と、ユーザーがアルゴリズム的なタスクを理解する能力に依存するのかは不明だ。 この空間におけるヒントの役割を理解するために,753人の参加者を対象に,2つのプログラム表現(Pythonとテキストベース)と2つのユーザグループ(アルゴリズムタスクの理解や混乱を明確にした)に対して,3種類のヒント(テストケース,概念,詳細)の効果を調査する大規模なクラウドソース調査を行った。 プログラム表現(Python vs. テキスト)は,バグの発見と修正におけるユーザの精度に大きな影響を与えている。 意外なことに、ユーザは、プログラムを自然のテキストで見るときのバグの発見と修正がより正確だ。 ヒントは一般に精度を向上させるのに役立つが、異なるヒントは、プログラム表現とユーザのアルゴリズム的タスクに対する理解に依存する。 これらの発見は、例えば、プログラミングのモダリティに適応し、ユーザのスキルレベルと理解に関するヒントを提供することによって、ユーザにパーソナライズされたサポートを提供する、次世代プログラミングツールの設計に影響を及ぼす。

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