論文の概要: GazeCopilot: Evaluating Novel Gaze-Informed Prompting for AI-Supported Code Comprehension and Readability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08177v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:44:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.680188
• Title: GazeCopilot: Evaluating Novel Gaze-Informed Prompting for AI-Supported Code Comprehension and Readability
• Title（参考訳）: GazeCopilot: AI対応コード理解と可読性のための新しいGazeインフォームプロンプトの評価
• Authors: Yasmine Elfares, Gül Çalikli, Mohamed Khamis,
• Abstract要約: Real-time GazeCopilotは、コードの理解と可読性を改善するためにリアルタイムデータを使用するプロンプトを洗練する新しいアプローチである。 実時間GazeCopilotをStandard CopilotとPre-set GazeCopilotの2つのベースラインと比較した。 その結果,開発者のリアルタイム視線データを用いて動的に生成するプロンプトは,コード理解の精度を向上し,理解時間を短縮し,標準コパイロットに比べて可読性を向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.584346904940537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-powered coding assistants, like GitHub Copilot, are increasingly used to boost developers' productivity. However, their output quality hinges on the contextual richness of the prompts. Meanwhile, gaze behaviour carries rich cognitive information, providing insights into how developers process code. We leverage this in Real-time GazeCopilot, a novel approach that refines prompts using real-time gaze data to improve code comprehension and readability by integrating gaze metrics, like fixation patterns and pupil dilation, into prompts to adapt suggestions to developers' cognitive states. In a controlled lab study with 25 developers, we evaluated Real-time GazeCopilot against two baselines: Standard Copilot, which relies on text prompts provided by developers, and Pre-set GazeCopilot, which uses a hard-coded prompt that assumes developers' gaze metrics indicate they are struggling with all aspects of the code, allowing us to assess the impact of leveraging the developer's personal real-time gaze data. Our results show that prompts dynamically generated using developers' real-time gaze data significantly improve code comprehension accuracy, reduce comprehension time, and improve perceived readability compared to Standard Copilot. Our Real-time GazeCopilot approach selectively refactors only code aspects where gaze data indicate difficulty, outperforming the overgeneralized refactoring done by Pre-set GazeCopilot by avoiding revising code the developer already understands.
• Abstract（参考訳）: GitHub CopilotのようなAIによるコーディングアシスタントは、開発者の生産性向上にますます利用されている。 しかし、その出力品質はプロンプトの文脈的豊かさに依存している。 一方、視線行動は豊富な認知情報を持ち、開発者がコードを処理する方法に関する洞察を提供する。 リアルタイムガゼコパイロット(Real-time GazeCopilot)は、リアルタイムの視線データを使用して、修正パターンや瞳孔拡張といった視線メトリクスを統合して、コード理解と可読性を改善することによって、開発者の認知状態に提案を適応させる、新たなアプローチである。 25人の開発者によるコントロールされたラボスタディにおいて、私たちは、開発者が提供するテキストプロンプトに依存するStandard Copilotと、開発者の視線メトリクスがコードのすべての側面で苦労していることを仮定したハードコードプロンプトを使用するPre-set GazeCopilotの2つのベースラインに対して、リアルタイム GazeCopilotを評価しました。 その結果,開発者のリアルタイム視線データを用いて動的に生成するプロンプトは,コード理解の精度を向上し,理解時間を短縮し,標準コパイロットに比べて可読性を向上することがわかった。 私たちのReal-time GazeCopilotアプローチは、開発者がすでに理解しているコード修正を避けることで、Pre-set GazeCopilotが行う過度に一般化されたリファクタリングよりも優れています。

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