Objectives: This study aims to investigate the readability and understandability of bitwise operators in programming, with the main hypothesis that there will be a difference in the performance metrics (response time and error rate) between participants exposed to various bitwise operators related questions and those who are not. Participants: Participants in this human research study include people without programming background, novice programmers, and university students with varying programming experience (from freshmen to PhD level). There were 23 participants in this study. Study Methods: This study uses a within-subjects experimental design to assess how people with diverse programming backgrounds understand and use bitwise operators. Participants complete tasks in a JavaScript program, and their task completion times and task accuracy are recorded for analysis. Findings: The results indicate that operators can be one of the factors predicting response time, showing a small but significant effect (R-squared = 0.032, F(1, 494) = 16.5, p < .001). Additionally, operators such as OR, NOT, and Left Shift showed statistical significance in task completion times compared to other operators. Conclusions: While the complexity of bitwise operators did not generally result in longer task completion times, certain operators were found to be less intuitive, suggesting the need for further investigation and potential redesign for improved understandability.


翻译:研究目的:本研究旨在探究编程中位运算符的可读性与可理解性,核心假设为:接触不同位运算符相关问题的参与者与未接触者在性能指标(响应时间与错误率)上存在差异。研究对象:本次人类研究对象包括无编程背景者、编程新手以及具备不同编程经验的大学生(从本科新生至博士研究生)。本研究共纳入23名参与者。研究方法:采用被试内实验设计,评估具有不同编程背景的个体对位运算符的理解与使用情况。参与者在JavaScript程序中完成任务,其任务完成时间与任务准确率均被记录用于分析。研究结果:结果表明运算符可作为预测响应时间的因素之一,呈现虽小但显著的影响效应(R² = 0.032,F(1, 494) = 16.5,p < .001)。此外,OR、NOT及左移运算符在任务完成时间上相较于其他运算符显示出统计学显著性。研究结论:尽管位运算符的复杂性通常不会导致更长的任务完成时间,但某些运算符的直观性较弱,这表明需要进一步研究并可能需重新设计以提升其可理解性。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2022年12月20日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
Arxiv
20+阅读 · 2021年2月28日
VIP会员
最新内容
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:37
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:35
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:24
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
6+阅读 · 4月23日
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
3+阅读 · 4月23日
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 4月23日
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 4月23日
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 4月23日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员