学生视角下的 AI 代码补全：益处与挑战
软件工程
2024-06-03 v2
摘要
AI 代码补全（如 GitHub 的 Copilot）已彻底改变了计算机科学学生与编程语言交互的方式。然而，既有 AI 代码补全研究多从开发者视角出发，而非代表我们数字世界未来一代的学生视角。本文中，我们调查了学生视角下 AI 代码补全的益处、挑战与期望。为推进研究，我们首先开发了一款开源 Visual Studio Code 扩展工具 AutoAurora，由最先进的大语言模型 StarCoder 驱动，作为 AI 代码补全研究工具。随后，我们对十名学生参与者开展访谈研究，并应用扎根理论以分析有关学生对 AI 代码补全的益处、挑战与期望的深刻发现。我们的结果表明，AI 代码补全通过提供正确语法建议、给出替代方案以及充当编程导师，提升了学生的生产力与效率。然而，对 AI 代码补全的过度依赖可能导致对编程概念的表层理解，削弱问题解决能力并限制创造力。未来，AI 代码补全应具备可解释性并提供最佳编码实践，以优化教育过程。
引用
@article{arxiv.2311.00177,
title = {Students' Perspective on AI Code Completion: Benefits and Challenges},
author = {Wannita Takerngsaksiri and Cleshan Warusavitarne and Christian Yaacoub and Matthew Hee Keng Hou and Chakkrit Tantithamthavorn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.00177},
year = {2024}
}
备注
Accepted at COMPSAC 2024 Workshop (The 7th IEEE International Workshop on Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning: AI & ML for a Sustainable and Better Future)