Programmering av exempel (PBE) har potential att revolutionize slutanvändarprogrammering genom att göra det möjligt för slutanvändare, av vilka de flesta är icke-programmerare, att skapa små skript för au tomating repetitiva uppgifter. Men exempel, som ofta är lätta att ge, är en tvetydig specifikation av användarens avsikter. På grund av detta, en viktig impedans i antagandet av PBE-system är bristen på användarnas förtroende för korrektheten i programmet som syntetiserades av systemet. Vi presenterar två nya användarinteraktionsmodeller som kommunicerar handlingsduglig information till användaren för att hjälpa till att lösa tvetydighet i exemplen. En av dessa modeller gör det möjligt för användaren att effektivt navigera mellan den enorma uppsättning av program som är consis tält med de exempel som tillhandahålls av användaren. Den andra modellen använder aktivt lärande för att ställa riktade exempelbaserade frågor till användaren om testdata över vilka användaren avser att köra det syntetiserade programmet. Våra användarstudier visar att var och en av dessa modeller avsevärt minskar antalet fel i den utförda uppgiften utan någon skillnad i färdigställandetid. Dessutom uppfattas båda modellerna som användbara, och den proaktiva modellen med aktivt lärande har en något högre preferens när det gäller användarnas förtroende för resultatet.
Konversationella förtydliganden Under 2015, Mayer m.fl. studerade olika användarinteraktionsmodeller som kan användas i PBE för att öka användarens förtroende för det lärda programmet och minska antalet iterationer tills konvergens till rätt program REF.
User Interaction Models for Disambiguation in Programming by Example
{'venue': "UIST '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}