Artificial Intelligence (AI) is reshaping how developers adopt software engineering practices, yet the multi-dimensional nature of developer-AI interaction remains under-explored. Prior studies have primarily examined dimensions observable from developer activities such as "Prompt Crafting" and "Code Editing," overlooking how hidden intentions and emotional dimensions intertwine with concrete actions during AI-assisted programming. To understand this phenomenon, we conducted a mixed-methods study with 76 developers split into AI-assisted and non-AI groups. Each performed programming tasks (Python with API management or Java with SQL). Developers retrospectively labeled their self-reported intentions, tool-supported actions, and emotions from screen recordings, supplemented by surveys and interviews. Our user study resulted in a novel model named S-IASE with four dimensions to describe programming behavior: intention, action, supporting tool, and emotion for a given development state. Our analysis reveals aggregated and sequential behavioral patterns. For example, using AI assistants often makes developers more focused on actively creating code, evaluating, and verifying generated results. AI-assisted participants showed emotionally stable development flow, as opposed to non-AI-assisted participants who experienced more fluctuating emotions. Interviews revealed further nuance: some developers reported impostor-like feelings, expressing guilt or self-doubt about relying on AI. Our work bridges an important gap in understanding the complexities of developer-AI interaction in programming context.


翻译:人工智能正在重塑开发者采纳软件工程实践的方式,但开发者与AI互动的多维性仍未被充分探索。先前研究主要考察了可从开发者活动(如“提示设计”和“代码编辑”)中观察到的维度,忽视了AI辅助编程过程中隐藏意图与情感维度如何与具体行动相互交织。为理解这一现象,我们对76名开发者进行了混合方法研究,将其分为AI辅助组和非AI组。每位开发者需完成编程任务(包含API管理的Python任务或含SQL的Java任务)。开发者通过屏幕录像回溯标注其自述意图、工具支持行为及情感状态,辅以问卷调查和访谈。我们的用户研究最终提出了一个名为S-IASE的新模型,包含四个维度描述编程行为:特定开发状态下的意图、行动、支持工具和情感。分析揭示了聚合性与序列性行为模式。例如,使用AI助手通常使开发者更专注于主动创建代码、评估和验证生成结果。AI辅助组参与者表现出情感稳定的开发流程,而非AI辅助组参与者则经历更多情绪波动。访谈揭示了更深层差异:部分开发者报告了类似冒充者综合征的感受,对依赖AI产生内疚或自我怀疑。我们的工作弥合了理解编程情境中开发者-AI互动复杂性的重要差距。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
面向虚实融合的人机交互
专知会员服务
72+阅读 · 2023年6月25日
【人机融合智能】人机融合智能的现状与展望
产业智能官
12+阅读 · 2020年3月18日
Java 工程师快速入门深度学习,可以从 Deeplearning4j 开始
人工智能头条
13+阅读 · 2018年12月14日
展望:模型驱动的深度学习
人工智能学家
12+阅读 · 2018年1月23日
AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书
七月在线实验室
35+阅读 · 2018年1月16日
尽早跑通深度学习的实践代码,是入门深度学习的最快途径
算法与数据结构
22+阅读 · 2017年12月13日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
50+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
2+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
3+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关VIP内容
面向虚实融合的人机交互
专知会员服务
72+阅读 · 2023年6月25日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
50+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员