論文の概要: Cognitive Inclusivity in AI Coding Assistants: Evidence from GitHub Copilot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41192v1
- Date: Fri, 30 Oct 2026 03:14:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.604649
- Title: Cognitive Inclusivity in AI Coding Assistants: Evidence from GitHub Copilot
- Title（参考訳）: AIコーディングアシスタントにおける認知的帰結性 - GitHub Copilotからの証拠
- Abstract要約: 私たちは、異なる認知スタイルの開発者がGitHub Copilotを体験する方法を調査します。
Copilotが提案をどのように説明し、検証をサポートし、学習を促進し、その機能を公開し、問題解決プロセスに影響を与えるか、という5つの傾向の問題を特定します。
我々の知見は、AIコーディングアシスタントにおける共通の相互作用パラダイムは、認知スタイルを特権化しつつ、他者に認知的努力を加えることができることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9198548406564595
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI coding assistants are commonly used for daily software development tasks. While prior research has examined their impact on productivity and code quality, less is understood about how these tools support diverse ways of thinking. Evidence from non-AI software engineering tools suggests that mismatches between tool design and users' cognitive styles can introduce inclusivity barriers, but it remains unclear whether similar issues arise in AI coding assistants. We investigate how developers with different cognitive styles experience and interact with these tools and whether they exhibit cognitive inclusivity challenges. We conducted a controlled laboratory study with 20 student participants using GitHub Copilot to complete code generation, debugging, and refactoring tasks. Using think-aloud protocols, semi-structured interviews, and inductive thematic analysis, we identify patterns in user interaction. We then apply the GenderMag framework to examine how these patterns differ across cognitive styles. We identify five inclusivity issues concerning how Copilot explains suggestions, supports validation, facilitates learning, exposes its features, and influences the problem-solving process. Our findings suggest that common interaction paradigms in AI coding assistants can privilege certain cognitive styles while introducing additional cognitive effort for others. We derive design implications for more inclusive AI coding assistants.
- Abstract（参考訳）: AIコーディングアシスタントは、日々のソフトウェア開発タスクに一般的に使用される。
以前の調査では、生産性とコード品質への影響について調査されているが、これらのツールがさまざまな考え方をどのようにサポートするかについては、あまり理解されていない。
非AIソフトウェアエンジニアリングツールからの証拠によると、ツール設計とユーザの認知スタイルのミスマッチは、インクリシティ障壁をもたらす可能性があるが、AIコーディングアシスタントに同様の問題が生じるかどうかは不明だ。
異なる認知スタイルの開発者がこれらのツールをどのように経験し、これらのツールと相互作用し、認知的インクリシティーの課題を示すかを検討する。
GitHub Copilotを使って、コード生成、デバッグ、リファクタリングタスクを完了するために、20人の学生を対象に、制御されたラボスタディを実施しました。
思考アラウドプロトコル,半構造化インタビュー,帰納的テーマ分析を用いて,ユーザインタラクションのパターンを同定する。
次に、これらのパターンが認知スタイルによってどのように異なるかを調べるために、GenderMagフレームワークを適用します。
Copilotが提案をどのように説明し、検証をサポートし、学習を促進し、その機能を公開し、問題解決プロセスに影響を与えるか、という5つの傾向の問題を特定します。
我々の知見は、AIコーディングアシスタントにおける共通の相互作用パラダイムは、認知スタイルを特権化しつつ、他者に認知的努力を加えることができることを示唆している。
より包括的なAIコーディングアシスタントの設計上の意味を導き出す。
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