बाईं ओर टेबल अवलोकन और 1. परिचय 2. संदर्भ, विधियों और कार्य 3. मिश्रित परिणाम 3.1. गुणवत्ता और 3.2 उत्पादकता 3.3. अध्ययन और 3.4 लागत 4. मॉडरेटर 4.1 कार्य प्रकार और जटिलता 4.2 संगतता 4.3 संचार 4.4 सहयोग 5. लॉगिस्टिक 5. चर्चा और भविष्य के काम 5.1. एलएलएम, आपके साथी प्रोग्रामर? 5.2. एलएलएम, एक बेहतर जोड़े प्रोग्रामर? 5.3 एलएलएम, छात्रों के पीएआईआर प्रोग्रामर? 6. निष्कर्ष, मान्यताएं और संदर्भ 5.2 एलएलएम, एक बेहतर जोड़े प्रोग्रामर? जैसा कि अनुभाग 3 में समीक्षा की गई है, पिछले साहित्य ने मानव-मानव जोड़े प्रोग्रामिंग के विभिन्न पहलुओं का मूल्यांकन करने के लिए विभिन्न उपायों का पता लगाया है, जबकि मानव-एआई जोड़े प्रोग्रामिंग में वर्तमान का पता लगाना काफी सीमित है। Murillo और D’Angelo [54] ने सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एलएलएम-आधारित रचनात्मक कोड लेखन सहायकों के लिए मूल्यांकन मीट्रिक्स का प्रस्ताव किया है। अधिक कार्य मानव-मानव जोड़े प्रोग्रामिंग साहित्य में अधिक वैध उपायों का उपयोग कर सकते हैं कि मानव और एलएलएम-आधारित एआई प्रोग्रामिंग सहायकों को एक साथ सहयोग करने में मदद करने के लिए सबसे अच्छा तरीका क्या है। यह भी एक अध्ययन से पिछले साहित्य में मनुष्य-मानव जोड़े प्रोग्रामिंग की सफलता में कुछ प्रमुख कारकों का सुझाव दिया गया है, जैसा कि तालिका 1 में संक्षेपित किया गया है। ये मॉडरेटर जो मनुष्य-मानव जोड़े प्रोग्रामिंग के लिए चुनौतियों का कारण बनते हैं, मनुष्य-आईए जोड़े प्रोग्रामिंग में खोजने के अवसर पैदा कर सकते हैं ( तालिका 2)। उदाहरण के लिए, आत्म-प्रभावीता संतुष्टि में अंतर ला सकती है [81] और लिंग सीखने में अंतर ला सकती है [47], क्या ये संगतता मॉडरेटर पीएआईआर को भी प्रभावित करते हैं? हम मानव-मानव साहित्य से प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग करके पीएआईआर परिणामों को बेहतर बना सकते हैं (उदाहरण के लिए, समान आत्म- क्या इन कारकों को मानव-एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग के लिए लागू किया जा सकता है? क्या वे मानव-एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग को अधिक प्रभावी, कम प्रभावी बनाते हैं, या कोई प्रभाव नहीं रखते हैं, और क्यों? जैसा कि हम मानव-मानव जोड़े प्रोग्रामिंग साहित्य से जानते हैं, सही जटिलता का एक अच्छा सहयोगी कार्य महत्वपूर्ण है, लेकिन ऐसे कार्यों का निर्माण या चयन करना मुश्किल हो सकता है। इस बीच, एलएलएम शिक्षाविदों को प्रभावी ढंग से प्रश्न [85], प्रश्न-प्रत्यारोपण [40], प्रतिक्रिया [20] और सुझाव [61] जैसे प्रशिक्षण सामग्री उत्पन्न करने में मदद करते हैं, जो मानव-संपादित सामग्री के समान गुणवत्ता के हो सकते हैं। ऐसे काम भी हैं जो एलएलएम का उपयोग करने में प्रारंभिक सफलता का सुझाव देते हैं ताकि समस्याओं को उप प्रश्नों में विभाजित किया जा सके [78]. इसलिए, मानव-मानव जोड़े प्रोग्रामिंग साहित्य से अंतर्दृष्टि और एलएलएम की ज्ञात क्षमताओं के आधार पर, मानव- कार्य प्रकार और जटिलता। - विशेषज्ञता। संगतता कारक विशेषज्ञता के संदर्भ में, युग्म प्रोग्रामिंग साहित्य का सुझाव है कि समान स्तर के विशेषज्ञता वाले भागीदारों को जोड़ना उत्पादकता और सीखने को बढ़ावा देने में सबसे अच्छा हो सकता है [5, 16, 31]. मूल्यांकन अध्ययनों से पता चलता है कि जीपीटी 3 आधारित मॉडल CS1 कक्षा में एक औसत से ऊपर के छात्र हो सकते हैं [22, 68] और इसकी प्रदर्शन बदतर होती है जब कोड अधिक जटिल हो जाता है [89]. जीपीटी 4 प्रारंभिक और बुनियादी प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने में और भी बेहतर काम करता है (हालांकि इसके सटीकता अभी भी अभ्यास में एक डेवलपर्स के साथ तुलनीय नहीं है) [14]. हम भी उद्देश्य से बग उत्पन्न कर सकते संगतता शोधकर्ताओं ने पता लगाया है कि एलएलएम एक डिज़ाइन किए गए व्यक्ति के आधार पर बातचीत पैदा करने और मानवीय व्यवहार को उचित रूप से दोहराने के लिए कैसे अनुमति देते हैं [1, 34], और शिक्षा में, Cao [15] एलएलएम छात्रों के साथ बातचीत करने की अनुमति देते हैं जबकि विभिन्न काल्पनिक पात्रों के रूप में भूमिका निभाते हैं ताकि छात्रों की चिंता को कम करने और प्रेरणा को बढ़ाने में मदद की जा सके. विभिन्न व्यक्तित्व लक्षणों या अन्य जोड़े संगतता कारकों जैसे लिंग, जातीयता और आत्मसम्मान को व्यक्तिगत करने की संभावनाएं हैं जो Salleh et al. [70] प्रस्तावित हैं. संभावित रूप से, इसे प्रोग्रामरों की प्रेरणा और / या भागीदारी को बढ़ाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, अन्य संगतता कारक संचार के लिए, हम बातचीत के विषय के सामाजिक पहलू को जानते हैं [17] और कुछ प्रकार के भाषण मानव-मानव जोड़े प्रोग्रामिंग में डिबगिंग को सुविधाजनक बनाने के लिए अधिक प्रभावी हो सकते हैं [55] इसलिए, चूंकि एलएलएम-आधारित उपकरण जैसे चैटजीपीटी सामाजिक बातचीत का अनुकरण करने में सक्षम हैं, यह पता लगाने के लिए दिलचस्प होगा कि एलएलएम संचार के विभिन्न प्रकार का समर्थन कर सकता है, संचार के विभिन्न घटकों को एलएलएम-आधारित प्रोग्रामिंग सहायक में दोहराया जा सकता है, और क्या यह प्रभावी है या नहीं। संचार सहयोग के संदर्भ में, यह अक्सर बताया जाता है कि चिकनी सहयोग बनाने के लिए दोनों उद्योग [11] और शैक्षिक संदर्भ [57, 87] में चुनौती है। मानते हुए कि फ्री-रेडर समस्या जोड़े प्रोग्रामिंग की प्रभावशीलता को कम करती है [57] और नियमित भूमिका स्विच चालक की संज्ञानात्मक भार को कम कर सकती है और संतुलित सीखने के परिणामों को सुनिश्चित करती है [5, 83], यह पता लगाना दिलचस्प होगा कि एलएलएम-आधारित एआई को ओवर-हैप से बचने, भूमिका स्विच का समर्थन करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, और मानव-एआई जोड़े को सहयोग करने के लिए सबसे अच्छा तरीका कैसे समर्थन किया जा सकता है। सहयोग लॉगिस्टिक दृष्टि से, एक प्रोग्रामिंग भागीदार के रूप में कॉपीलोट का उपयोग करने के लिए प्रोग्रामिंग लॉगिस्टिक से बचने का विशेष लाभ हो सकता है, लेकिन जिम्मेदारी के बारे में चिंताएं भी हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है [12, 22]. सामान्य तौर पर, कार्यस्थल पर और शैक्षिक संदर्भों में युग्म प्रोग्रामिंग में एआई का उपयोग करने के नैतिक जोखिम और सामाजिक प्रभाव होंगे, जिन्हें भविष्य के कामों में गहराई से जांच की आवश्यकता होगी। लॉगिन 
 
 
 
 
 लेखक : (1) Qianou Ma (सामान्य लेखक), Carnegie Mellon University, पिट्सबर्ग, संयुक्त राज्य अमेरिका (qianouma@cmu.edu); (2) Tongshuang Wu, Carnegie Mellon University, पिट्सबर्ग, संयुक्त राज्य अमेरिका (sherryw@cs.cmu.edu) (3) Kenneth Koedinger, Carnegie Mellon University, पिट्सबर्ग, संयुक्त राज्य अमेरिका (koedinger@cmu.edu) Authors: (1) Qianou Ma (सामान्य लेखक), Carnegie Mellon University, पिट्सबर्ग, संयुक्त राज्य अमेरिका (qianouma@cmu.edu); (2) Tongshuang Wu, Carnegie Mellon University, पिट्सबर्ग, संयुक्त राज्य अमेरिका (sherryw@cs.cmu.edu) (3) Kenneth Koedinger, Carnegie Mellon University, पिट्सबर्ग, संयुक्त राज्य अमेरिका (koedinger@cmu.edu) 
 
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