論文の概要: I'm Not Reading All of That: Understanding Software Engineers' Level of Cognitive Engagement with Agentic Coding Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14225v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 05:03:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.685206
• Title: I'm Not Reading All of That: Understanding Software Engineers' Level of Cognitive Engagement with Agentic Coding Assistants
• Title（参考訳）: ソフトウェア技術者の認知エンゲージメントレベルをエージェントコーディングアシスタントで理解する
• Authors: Carlos Rafael Catalan, Lheane Marie Dizon, Patricia Nicole Monderin, Emily Kuang,
• Abstract要約: AIシステムへの過度な依存は、ユーザの批判的思考を損なう可能性がある。 ソフトウェア工学では、エージェント型コーディングアシスタントが日々の開発に急速に組み込まれつつある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.74467739744379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over-reliance on AI systems can undermine users' critical thinking and promote complacency, a risk intensified by the emergence of agentic AI systems that operate with minimal human involvement. In software engineering, agentic coding assistants are rapidly becoming embedded in everyday development workflows. Since software engineers create systems deployed across diverse and high-stakes real-world contexts, these assistants must function not merely as autonomous task performers but as Tools for Thought that actively support human reasoning and sensemaking. We conducted a formative study examining software engineers' cognitive engagement and sensemaking processes when working with an agentic coding assistant. Our findings reveal that cognitive engagement consistently declines as tasks progress, and that current agentic coding assistants' designs provide limited affordances for reflection, verification, and meaning-making. Based on these findings, e identify concrete design opportunities leveraging richer interaction modalities and cognitive-forcing mechanisms to sustain engagement and promote deeper thinking in AI-assisted programming.
• Abstract（参考訳）: AIシステムへの過度な依存は、人間の関与を最小限に抑えたエージェントAIシステムの出現によって、ユーザの批判的思考を損なうことや、妥協を促進するリスクを増大させる可能性がある。 ソフトウェアエンジニアリングでは、エージェント型コーディングアシスタントが日々の開発ワークフローに急速に組み込まれています。 ソフトウェアエンジニアは、多様で高度な現実世界のコンテキストに展開するシステムを作成するため、これらのアシスタントは、自律的なタスクパフォーマーとしてだけでなく、人間の推論とセンスメイキングを積極的にサポートするツールとして機能しなければなりません。 我々は,エージェント型コーディングアシスタントで作業する際の,ソフトウェアエンジニアの認知的エンゲージメントとセンスメイキングプロセスについて,フォーマティブな研究を行った。 その結果、タスクの進行に伴って認知的エンゲージメントが一貫して低下し、現在のエージェントコーディングアシスタントの設計では、リフレクション、検証、意味作りの余裕が限られていることが判明した。 これらの知見に基づき、AI支援プログラミングにおけるより深い思考を促進するために、よりリッチなインタラクションモダリティと認知強制機構を活用する具体的な設計機会を特定する。

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