論文の概要: How do Copilot Suggestions Impact Developers' Frustration and Productivity?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06808v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 11:55:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 17:47:18.655375
• Title: How do Copilot Suggestions Impact Developers' Frustration and Productivity?
• Title（参考訳）: Copilot Suggestionsは開発者のフラストレーションと生産性にどのように影響しますか?
• Authors: Emanuela Guglielmi, Venera Arnoudova, Gabriele Bavota, Rocco Oliveto, Simone Scalabrino,
• Abstract要約: 本稿では,自動提案がフラストレーションと生産性に与える影響について2つの理論を提案する。 専門家も初心者も、少なくとも32人の開発者を巻き込みます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.302518927205103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Context. AI-based development tools, such as GitHub Copilot, are transforming the software development process by offering real-time code suggestions. These tools promise to improve the productivity by reducing cognitive load and speeding up task completion. Previous exploratory studies, however, show that developers sometimes perceive the automatic suggestions as intrusive. As a result, they feel like their productivity decreased. Theory. We propose two theories on the impact of automatic suggestions on frustration and productivity. First, we hypothesize that experienced developers are frustrated from automatic suggestions (mostly from irrelevant ones), and this also negatively impacts their productivity. Second, we conjecture that novice developers benefit from automatic suggestions, which reduce the frustration caused from being stuck on a technical problem and thus increase their productivity. Objective. We plan to conduct a quasi-experimental study to test our theories. The empirical evidence we will collect will allow us to either corroborate or reject our theories. Method. We will involve at least 32 developers, both experts and novices. We will ask each of them to complete two software development tasks, one with automatic suggestions enabled and one with them disabled, allowing for within-subject comparisons. We will measure independent and dependent variables by monitoring developers' actions through an IDE plugin and screen recording. Besides, we will collect physiological data through a wearable device. We will use statistical hypothesis tests to study the effects of the treatments (i.e., automatic suggestions enabled/disabled) on the outcomes (frustration and productivity).
• Abstract（参考訳）: コンテキスト。 GitHub CopilotのようなAIベースの開発ツールは、リアルタイムコード提案を提供することで、ソフトウェア開発プロセスを変革している。 これらのツールは、認知負荷を減らし、タスク完了をスピードアップすることで生産性を向上させることを約束する。 しかし、以前の探索的研究では、開発者は時に自動的な提案を侵入的だと見なすことがある。 その結果、生産性が低下したように感じます。 理論。 本稿では,自動提案がフラストレーションと生産性に与える影響について2つの理論を提案する。 まず、経験豊富な開発者は自動的な提案(主に無関係な提案)に不満を感じており、生産性にも悪影響を及ぼす、という仮説を立てます。 第二に、初心者開発者は自動的な提案の恩恵を受けるので、技術的な問題に悩まされることによるフラストレーションが軽減され、生産性が向上すると予想する。 目的。 我々は、我々の理論をテストするための準実験的な研究を行う予定です。 私たちが収集する実証的な証拠は、我々の理論を裏付けるか、否定するかのいずれかを可能にします。 方法。 専門家も初心者も、少なくとも32人の開発者を巻き込みます。 それぞれに2つのソフトウェア開発タスクの完了を要請します。1つは自動提案が可能で、もう1つは無効で、オブジェクト内比較を可能にします。 IDEプラグインとスクリーン記録を通じて開発者のアクションを監視することで、独立変数と依存変数を計測します。 また、ウェアラブルデバイスを通じて生理データを収集する。 統計的仮説テストを用いて、結果(フラストレーションと生産性)に対する治療の効果(つまり、自動提案が有効/無効)を研究する。

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