論文の概要: Identifying Effective Program Comprehension Strategies through Gaze Transitions over Syntactic Elements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01042v1
- Date: Wed, 01 Jul 2026 15:06:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-02 19:56:07.953782
- Title: Identifying Effective Program Comprehension Strategies through Gaze Transitions over Syntactic Elements
- Title(参考訳): 統語的要素による注視遷移による効果的なプログラム理解戦略の同定
- Authors: Kyogo Horikawa, Hidetake Uwano, Haruhiko Yoshioka,
- Abstract要約: 本研究では、視線追跡データを構文ノード間の遷移に変換し、固定率や視線遷移パターンを分析する。
これらのパターンとタスクの正しさの関係について検討し,正誤群と誤群を比較した。
特に、成功している参加者は、構文的要素間のより体系的な遷移を示し、構造化読解戦略の使用を示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Program comprehension is a central research topic in software engineering, focusing on how developers understand a program's structure, behavior, and intent. Eye-tracking studies have traditionally relied on display-based measurements, where gaze positions are represented as screen coordinates. However, syntax-based analyses have recently emerged. Prior work proposed methods to convert eye movements into transitions between nodes in an abstract syntax tree, but the relationship between task correctness and eye-movement features for specific syntactic elements remains unclear. This study converts eye-tracking data into transitions between syntactic nodes and analyzes fixation proportions and gaze transition patterns. We investigate the relationship between these patterns and task correctness, comparing correct and incorrect groups. Our results reveal distinct differences in gaze transition patterns between the two groups. In particular, successful participants exhibit more systematic transitions across syntactic elements, suggesting the use of structured reading strategies.
- Abstract(参考訳): プログラム理解(Program comprehension)は、開発者がプログラムの構造、振る舞い、意図を理解する方法に焦点を当てた、ソフトウェア工学における中心的な研究トピックである。
視線追跡の研究は伝統的に、視線の位置を画面座標として表現するディスプレイベースの測定に依存してきた。
しかし、構文に基づく分析が最近現れた。
従来の研究では、目の動きを抽象構文木内のノード間の遷移に変換する手法が提案されていたが、タスクの正しさと特定の構文要素に対する眼球運動の特徴との関係は未だ不明である。
本研究では、視線追跡データを構文ノード間の遷移に変換し、固定率や視線遷移パターンを分析する。
これらのパターンとタスクの正しさの関係について検討し,正誤群と誤群を比較した。
その結果,両群間における視線遷移パターンの相違が明らかとなった。
特に、成功している参加者は、構文的要素間のより体系的な遷移を示し、構造化読解戦略の使用を示唆している。
関連論文リスト
- Word-Centered Semantic Graphs for Interpretable Diachronic Sense Tracking [0.3033221007650832]
我々は,ダイアクロニック・スキップ・グラムの埋め込みから分布類似性を統合する単語中心セマンティック・ネットワークを,時間固有のマスキング言語モデルから語彙置換性に導出する。
周辺グラフのクラスタ化,ノードオーバーラップによる時間的クラスタのアライメント,クラスタ構成と正規化クラスタマスによる変化の追跡により,感覚関連構造を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-29T23:45:58Z) - Beyond Global Alignment: Fine-Grained Motion-Language Retrieval via Pyramidal Shapley-Taylor Learning [56.6025512458557]
動き言語検索は、自然言語と人間の動きの間の意味的ギャップを埋めることを目的としている。
既存のアプローチは主に、全動作シーケンスとグローバルテキスト表現の整合性に重点を置いている。
本研究では,微粒な動き言語検索のためのPST学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-29T16:00:12Z) - eye2vec: Learning Distributed Representations of Eye Movement for Program Comprehension Analysis [1.1279582296582873]
eye2vecはソースコードを読みながら ソフトウェア開発者の目の動きを分析するインフラです
Eye2vecは、分散表現を用いた構文要素間の遷移として、連続的な2つの固定を表す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-03T14:14:45Z) - TRACE for Tracking the Emergence of Semantic Representations in Transformers [10.777646083061395]
本稿では,トランスフォーマーに基づくLMにおける位相遷移を検出するために,幾何学的,情報的,言語的信号を組み合わせた診断フレームワークTRACEを紹介する。
実験により、位相遷移は曲率崩壊と寸法安定化の明確な交点と一致し、これらの幾何学的シフトは、新たな構文的および意味論的精度と一致することが明らかになった。
この研究は、モデル解釈可能性、訓練効率、構成一般化に関する洞察を提供することで、言語的抽象がLMにどのように現れるかの理解を深める。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-23T15:03:51Z) - Two in One Go: Single-stage Emotion Recognition with Decoupled Subject-context Transformer [78.35816158511523]
単段階の感情認識手法として,DSCT(Decoupled Subject-Context Transformer)を用いる。
広範に使われている文脈認識型感情認識データセットであるCAER-SとEMOTICの単段階フレームワークの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-26T07:30:32Z) - Co-Speech Gesture Detection through Multi-Phase Sequence Labeling [3.924524252255593]
本稿では,タスクをマルチフェーズシーケンスラベリング問題として再編成する新しいフレームワークを提案する。
本稿では,タスク指向の対面対話における多様な音声ジェスチャーのデータセットについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T12:27:18Z) - Variational Cross-Graph Reasoning and Adaptive Structured Semantics
Learning for Compositional Temporal Grounding [143.5927158318524]
テンポラルグラウンドティング(Temporal grounding)とは、クエリ文に従って、未編集のビデオから特定のセグメントを特定するタスクである。
新たに構成時間グラウンドタスクを導入し,2つの新しいデータセット分割を構築した。
ビデオや言語に内在する構造的意味論は、構成的一般化を実現する上で重要な要素である、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-22T08:02:23Z) - Bidirectional Graph Reasoning Network for Panoptic Segmentation [126.06251745669107]
本稿では,BGRNet(Bidirectional Graph Reasoning Network)を導入し,前景物と背景物間のモジュラー内およびモジュラー間関係について検討する。
BGRNetはまず、インスタンスとセマンティックセグメンテーションの両方でイメージ固有のグラフを構築し、提案レベルとクラスレベルで柔軟な推論を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T02:32:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。