程序员效能的相关因素及其与经验的关系:一项 EEG 与眼动追踪结合研究

背景:尽管教育与背景相似,程序员在效能上可能表现出巨大差异。虽有研究已识别出一些潜在因素,如编程经验与领域知识,但这些因素对程序员效能的影响尚不清楚。目的:我们旨在揭示效能(速度与正确性)与编程经验度量之间的关系。我们进一步从阅读行为与认知负荷角度探究程序员效能的相关因素。方法:为此,我们开展了一项有 37 名参与者、使用脑电图(EEG)与眼动追踪的受控实验。我们要求参与者理解最多 32 段 Java 源代码片段,并观测其眼动注视与认知负荷的神经相关信号。我们分析了参与者效能与常用编程经验度量的相关性。结果:我们发现高效能程序员更有针对性地阅读源代码且认知负荷更低。常用的经验水平不能很好地预测程序员效能,但自我评估与学习渴求指标相当准确。启示:所识别的程序员效能相关因素可用于未来研究与实践(如招聘)。未来研究也应将效能视为一种群体抽样方法,而非使用简单的经验度量。