magistrsko delo
Luka Četina (Avtor), Luka Pavlič (Mentor)

Povzetek

Z napredkom umetne inteligence (UI) postajajo pomočniki za dopolnjevanje kode vse bolj napredni in zmogljivi. V sklopu tega dela smo izvedli sistematičen pregled literature na UI temelječih pomočnikov za dopolnjevanje kode, jih opredelili, predstavili njihovo delovanje in trenutne trende, primerjali glavne funkcionalnosti posameznih pomočnikov ter izpostavili izboljšave, ki jih uporaba UI prinaša. Predstavili smo njihov doprinos k času razvoja ter kakovosti kode. Izvedli smo eksperiment za preverjanje uporabnosti konkretnega pomočnika (Tabnine) pri pisanju kode, uporabniško izkušnjo ter ali bi ga udeleženci priporočili tudi ostalim. Udeleženci so pomočnika ocenili kot zgolj zadovoljivo uporabnega, ocena uporabniške izkušnje je bila v povprečju nevtralna. Večina udeležencev bi pomočnika uporabljala tudi v prihodnje, najverjetneje pa ga ne bi posebej priporočili ostalim. Čeprav razlike zaradi majhnega vzorca niso bile signifikantne, so izkušeni v primerjavi z neizkušenimi pri programiranju, uporabi Jave in ogrodja SpringBoot, pomočnika ocenjevali bolj pozitivno, medtem ko so poznavalci pomočnikov le-tega ocenjevali manj pozitivno od nepoznavalcev.

Ključne besede

umetna inteligenca;izvorna koda;dopolnjevanje kode;magistrske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [L. Četina]
UDK: 004.8:004.415.3(043.2)
COBISS: 113498371 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 155
Št. prenosov: 41
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: The impact of artificial intelligence-assisted development of source code
Sekundarni povzetek: The to code completion assistants are getting more advanced and useful as a result of a recent progress in the artificial intelligence (AI). During presented research, we conducted a systematic literature review in the domain of AI-based code completion assistants. It helped us to define them, explain how they work and summarize the current state-of-the-art on the topic. In addition, we also compared the main functionalities of leading assistants. We highlighted the improvements, as a result of AI. We explored their influence on shortened development time, code quality, and conducted an experiment to test their usability, user experience and possible chance of referral. Participants rated the Tabnine assistant’s usability as a satisfactory, while the user experience was on average neutral. Most participants will continue to use the assistant in the future. They will, however, most likely not recommend it to others. Although, the differences were not significant due to the small sample, experienced participants (Java and SpringBoot) rated the assistant more positively than inexperienced ones. Those, familiar with code completion assistants rated it less positively than those unfamiliar with them.
Sekundarne ključne besede: artificial intelligence;source code;code completion;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Informatika in tehnologije komuniciranja
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (VII, 71 f.))
ID: 15460785