論文の概要: The Vibe-Check Protocol: Quantifying Cognitive Offloading in AI Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02410v1
• Date: Fri, 02 Jan 2026 06:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.638609
• Title: The Vibe-Check Protocol: Quantifying Cognitive Offloading in AI Programming
• Title（参考訳）: Vibe-Checkプロトコル:AIプログラミングにおける認知的オフロードの定量化
• Authors: Aizierjiang Aiersilan,
• Abstract要約: Vibe Coding'は、開発者が自然言語を通じてハイレベルな意図を明確に表現し、AIエージェントに実装を委譲するパラダイムである。 本稿では,ソフトウェア工学の学習方法としてテキストIs Vibe Codingが優れているか,という研究課題を解明するための理論的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.584060970507507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) into software engineering education has driven the emergence of ``Vibe Coding,'' a paradigm where developers articulate high-level intent through natural language and delegate implementation to AI agents. While proponents argue this approach modernizes pedagogy by emphasizing conceptual design over syntactic memorization, accumulating empirical evidence raises concerns regarding skill retention and deep conceptual understanding. This paper proposes a theoretical framework to investigate the research question: \textit{Is Vibe Coding a better way to learn software engineering?} We posit a divergence in student outcomes between those leveraging AI for acceleration versus those using it for cognitive offloading. To evaluate these educational trade-offs, we propose the \textbf{Vibe-Check Protocol (VCP)}, a systematic benchmarking framework incorporating three quantitative metrics: the \textit{Cold Start Refactor} ($M_{CSR}$) for modeling skill decay; \textit{Hallucination Trap Detection} ($M_{HT}$) based on signal detection theory to evaluate error identification; and the \textit{Explainability Gap} ($E_{gap}$) for quantifying the divergence between code complexity and conceptual comprehension. Through controlled comparisons, VCP aims to provide a quantitative basis for educators to determine the optimal pedagogical boundary: identifying contexts where Vibe Coding fosters genuine mastery and contexts where it introduces hidden technical debt and superficial competence.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリング教育へのLLM(Large Language Models)の統合は、開発者が自然言語を通じてハイレベルな意図を明確に表現し、AIエージェントに実装を委譲するパラダイムである‘Vibe Coding’の出現を促した。 このアプローチは、構文記憶よりも概念設計を強調することによって、教育の近代化を主張する一方で、経験的証拠を蓄積することで、スキル保持と深い概念理解に関する懸念が持ち上がる。 本稿では,ソフトウェア工学を学ぶためのより良い方法として,‘textit{Is Vibe Coding’を提案する。 ここでは,AIを加速に利用している者と,認知的オフロードに利用している者との間には,学生の成果の相違が示唆された。 これらの教育的トレードオフを評価するために,3つの定量的指標を取り入れたシステムベンチマークフレームワークである \textbf{Vibe-Check Protocol (VCP) を提案する。 モデリングスキル崩壊のための \textit{Cold Start Refactor} (M_{CSR}$) と,エラー識別を評価する信号検出理論に基づく \textit{Hallucination Trap Detection} (M_{HT}$) と,コードの複雑さと概念的理解のばらつきを定量化する \textit{Explainability Gap} (E_{gap}$) である。 制御された比較を通じて、VCPは教育者が最適な教育境界を決定するための定量的基盤を提供することを目的としている。

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