論文の概要: Providing Information About Implemented Algorithms Improves Program Comprehension: A Controlled Experiment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19225v1
- Date: Sun, 27 Apr 2025 13:08:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.188087
- Title: Providing Information About Implemented Algorithms Improves Program Comprehension: A Controlled Experiment
- Title（参考訳）: プログラム理解を改善する実装アルゴリズムの情報提供:制御実験
- Authors: Denis Neumüller, Alexander Raschke, Matthias Tichy,
- Abstract要約: ソースコードにアルゴリズムラベルを付けることで、プログラムの理解が大幅に向上する。
大多数の参加者は、特にコードの意図を認識するのに、ラベルが有用だと認識した。
自己実装アルゴリズムの理由には、ライブラリの不足、パフォーマンスニーズ、依存関係やライセンスコストの回避などがある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.198289193451146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: Various approaches aim to support program comprehension by automatically detecting algorithms in source code. However, no empirical evaluations of their helpfulness have been performed. Objective: To empirically evaluate how algorithm labels - which include the algorithm's name and additional information - impact program comprehension in terms of correctness and time. Method: We conducted a controlled experiment with 56 participants, where the experimental group received code with labeled algorithms. The groups completed exercises designed to measure program comprehension as well as a post-questionnaire on label helpfulness, use cases for algorithm recognition, and reasons for self-implementation of algorithms in practice. Results: Annotating source code with algorithm labels significantly improves program comprehension (p=0.040), with a median improvement of 6 points (~23%), but does not affect completion times (p=0.991). Qualitative analysis revealed that a majority of participants perceived the labels as helpful, especially for recognizing the codes intent. Participants also proposed use cases such as error detection, optimization, and library replacement. Reasons for self-implementing algorithms included library inadequacies, performance needs and avoiding dependencies or licensing costs. Conclusion: This study shows that algorithm labels improve program comprehension, especially for developers with medium programming experience. Our qualitative analysis also sheds light on how participants benefit from the labels, further use cases for algorithm recognition and motivations behind self-implementing algorithms.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: ソースコード内のアルゴリズムを自動的に検出することで、プログラムの理解を支援する様々なアプローチ。
しかし、その有用性に関する実証的な評価は行われていない。
目的: アルゴリズムの名前と追加情報を含むアルゴリズムラベルが、プログラムの理解に正確さと時間でどのように影響するかを実証的に評価する。
方法: 56名の被験者を対象に制御実験を行い, 実験グループはラベル付きアルゴリズムでコードを受信した。
グループは、プログラムの理解度を測定するために設計された演習を完了し、ラベルの有用性、アルゴリズム認識のユースケース、実際にアルゴリズムを自己実装する理由について質問後調査を行った。
結果: ソースコードにアルゴリズムラベルを付与するとプログラムの理解が著しく向上し(p=0.040)、中央値が6ポイント(~23%)、完了時間に影響を与えない(p=0.991)。
質的な分析の結果、大多数の参加者は、特にコードの意図を認識するのに、ラベルが有用だと認識していた。
参加者はエラー検出、最適化、ライブラリ置換といったユースケースも提案した。
自己実装アルゴリズムの理由には、ライブラリの不足、パフォーマンスニーズ、依存関係やライセンスコストの回避などがある。
結論:本研究は,プログラム理解,特に中級プログラミング経験のある開発者にとって,アルゴリズムラベルがプログラム理解を向上させることを示す。
私たちの質的な分析は、参加者がラベルの恩恵を受ける方法、さらにアルゴリズム認識のためのユースケース、そして自己実装アルゴリズムの背後にあるモチベーションにも光を当てています。
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