Programutvecklare gör programmeringsfel som orsakar allvarliga fel för sina kunder. Befintligt arbete för att upptäcka problematisk programvara fokuserar främst på post hoc-identifiering av korrelationer mellan buggfixar och kod. Vi föreslår en ny strategi för att ta itu med detta problem - upptäcka när programutvecklare upplever svårigheter medan de arbetar med sina programmeringsuppgifter, och stoppa dem innan de kan införa buggar i koden. I detta dokument undersöker vi ett nytt tillvägagångssätt för att klassificera svårigheten med kodförståelse uppgifter med hjälp av data från psykofysiologiska sensorer. Vi presenterar resultaten av en studie vi genomfört med 15 professionella programmerare för att se hur väl en eyetracker, en elektrodermal aktivitetssensor, och en elektroencefalografi sensor kan användas för att förutsäga om utvecklare skulle hitta en uppgift att vara svårt. Vi kan förutsäga nominell uppgift svårighet (lätt / svårt) för en ny utvecklare med 64,99% precision och 64,58% recall, och för en ny uppgift med 84,38% precision och 69,79% recall. Vi kan förbättra Naive Bayes clasfier prestanda om vi tränade det på bara eyetracking data över hela datasetet, eller genom att använda en glidande fönster datainsamling schema med en 55 andra gången fönster. Vårt arbete för samhället närmare ett livskraftigt och tillförlitligt mått på uppgiftssvårigheter som skulle kunna driva nästa generation av programmeringsstödverktyg.
Begel m.fl. REF undersökte ett tillvägagångssätt för att klassificera svårigheten att koda aktiviteter med hjälp av psykofysiologiska sensorer (eyetracker, electronic activiy sensor och elektroencefalography sensor), genomföra ett experiment med 15 professionella utvecklare.
Using psycho-physiological measures to assess task difficulty in software development
{'venue': 'ICSE 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}