左のテーブル 抽象と1 導入 2. 文脈、方法、課題 3.混合結果 3.1 品質と生産性 3.2 3.3 学習とコスト 4. モダニター 4.1 課題の種類と複雑性 2.互換性 3.コミュニケーション 4.協力 5. 物流 5.議論と将来の仕事 5.1 LLM、あなたのプログラマーパイア? 5.2 LLM、より良いカップルプログラマー? 5.3 LLM、学生のPAIrプログラマー? 6. Conclusion, Recognitions, and References (結論、承認、参照) 4.3 コミュニケーション Freudenberg et al. [24]によると、「カップルプログラミングの成功の鍵は、カップルプログラマーの会話における中間レベルの詳細なレベルでの会話の拡大である」と研究者らはまた、カップルプログラミングは、分散活動を排除し、プログラマーが生産的な活動に焦点を当てることができることを発見した[75]、これは、関わるコミュニケーションがカップルプログラミングの成功に貢献する理由かもしれない。 人間とAIのカップルプログラミングでは、プログラマーは主にコミュニケーションに焦点を当てている時間の約3分の1を費やしている[65]、それによって彼らが集中し、合理化し、思考を説明するよう強制される [31, 75]。人間とAIのカップルプログラミングでは、Mozannar et al. [53] は、同様の時間の3分の1をコピロットとコミュニケーションすることに費やしていることを示しています。 4.4 協力 パートナーがどれほどよく協力するかは、カップルプログラミングの有効性に影響を与える重要な要因であり、協力行動と肯定的な相互依存は、カップルプログラミングの成功の鍵である。 たとえば、フリーライダーの問題は、全体のワークロードが一つのパートナーにあり、もう一人は限界的なプレーヤーとして残っている場合、満足度と学習の低下につながる可能性がある(57、87)。人間AIのカップルプログラミングでは、簡単に利用可能なコード生成ツールが詐欺につながり、AIへの過度の依存が学生の学習を妨げる可能性があることを教育者は懸念している。 人間対人間のカップルプログラミングでは、役割切り替えの協力パターンが提案されている - 二人のソフトウェア開発者が定期的にコード(ドライバー)とコード(ナビゲーター)の書き換えの間を切り替え、両者がタスクに従事し、ドライバーが負う物理的および認知的負担を軽減することを目指す。 いくつかの研究者フロイデンバーグ氏らは、カップルプログラミングの成功は「ドライバーとナビゲーターの行動や焦点の違い」ではなく、コミュニケーションに起因するべきであると主張し、ドライバーとナビゲーターの両方が同様の抽象レベルで働いていることが判明した。 人間とAIの相互作用において、Copilotが異なる言語でコードを書くという驚くべき能力を考慮して、Copilotがカップルプログラミングにおける「ドライバー」の役割を担うことができ、ソロ・プログラマーが「ナビゲーター」の役割を担い、より高いレベルでコードを理解することに焦点を当てることができると主張している人もいるが、人々がCopilotにいくつかのAPIの検索と文法の詳細をダウンロードすることが可能である一方で、人々はしばしばドライバーの座席に戻り、思考と書く活動の間を流暢に切り替える必要がある。 4.5 物流 スケジュールの難しさ、カップルのコラボレーションを教え、評価し、個人の責任と責任を把握するなど、論理的課題(11、67)は、人と人間のカップルのプログラミングの管理コストを増加させることができる(4、79)。 人間とAIのカップルのプログラミングでは、人間は人間とAIのカップルの唯一の責任者であると主張する人もいるかもしれないが、これらのLLMベースの生成型AIの責任性はまだ議論の下にあるかもしれない(10)人間とAIのカップルのための新たな物流問題があるかもしれない、例えば人間がコピロットと最もよく協力する方法を教えることなど。人間とAIの相互作用のすべてのシナリオのように、偏見、信頼、技術的制限などのユニークな課題もあるかもしれない。 : Human-human pair programming literature have found moderators including   で、 で、 で、 そして、 しかしながら、現在のpAIrの作業における潜在的な抑制効果の詳細な検討が欠如している。 概要 タスクタイプ& 複雑性 互換性 通信 協力 物流 
 
 
 
 
 著者: (1) Qianou Ma (Corresponding author), Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA (qianouma@cmu.edu) (2) Tongshuang Wu, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA (sherryw@cs.cmu.edu) (3)ケネス・コーディンガー、カーネギー・メロン大学、ピッツバーグ、米国(koedinger@cmu.edu) Authors: (1) Qianou Ma (Corresponding author), Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA (qianouma@cmu.edu) (2) Tongshuang Wu, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA (sherryw@cs.cmu.edu) (3)ケネス・コーディンガー、カーネギー・メロン大学、ピッツバーグ、米国(koedinger@cmu.edu) 
 
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