Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Human Centric Requirements Engineering Framework for Assessing Github Copilot Output

論文の概要: A Human Centric Requirements Engineering Framework for Assessing Github Copilot Output

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03922v1
Date: Tue, 05 Aug 2025 21:33:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.451335
Title: A Human Centric Requirements Engineering Framework for Assessing Github Copilot Output
Title（参考訳）: Githubコパイロットのアウトプットを評価するための人的要求エンジニアリングフレームワーク
Authors: Soroush Heydari,
Abstract要約: GitHub Copilotは、これらのソフトウェアツールがヒューマンニーズにどう対処するかという、新たな課題を紹介している。チャットインターフェースを通じて、GitHub Copilotのユーザとのインタラクションを分析しました。これらの品質を評価するための明確なメトリクスを備えた、人間中心の要件フレームワークを確立しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rapid adoption of Artificial Intelligence(AI) programming assistants such as GitHub Copilot introduces new challenges in how these software tools address human needs. Many existing evaluation frameworks address technical aspects such as code correctness and efficiency, but often overlook crucial human factors that affect the successful integration of AI assistants in software development workflows. In this study, I analyzed GitHub Copilot's interaction with users through its chat interface, measured Copilot's ability to adapt explanations and code generation to user expertise levels, and assessed its effectiveness in facilitating collaborative programming experiences. I established a human-centered requirements framework with clear metrics to evaluate these qualities in GitHub Copilot chat. I discussed the test results and their implications for future analysis of human requirements in automated programming.
Abstract（参考訳）: GitHub CopilotのようなAI(Artificial Intelligence)プログラミングアシスタントの急速な採用は、これらのソフトウェアツールがヒューマンニーズにどう対処するかという、新たな課題を導入している。多くの既存の評価フレームワークは、コードの正確性や効率といった技術的な側面に対処しているが、ソフトウェア開発ワークフローにおけるAIアシスタントの正常な統合に影響を与える重要なヒューマンファクタを見落としていることが多い。本研究では、チャットインターフェースを通じてGitHub Copilotのユーザとのインタラクションを分析し、説明とコード生成をユーザ専門レベルに適応させるCopilotの能力を測定し、コラボレーティブプログラミングエクスペリエンスの促進におけるその効果を評価した。 GitHub Copilotチャットでこれらの品質を評価するための明確なメトリクスを備えた、人間中心の要件フレームワークを確立しました。自動プログラミングにおける人的要求の分析におけるテスト結果とその意義について論じる。

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