Visuelle Expertise bei Code Reviews

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-597533
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.59753

Hauser, Florian

Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International
PDF
(37MB)

Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 12 Dez 2024 12:31

Details

Dokumentenart:	Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Open Access Art:	Primärpublikation
Datum:	12 Dezember 2024
Begutachter (Erstgutachter):	Prof. Dr. Hans Gruber
Tag der Prüfung:	14 Oktober 2024
Zusätzliche Informationen (Öffentlich):	Diese Dissertation entstand im Rahmen eines kooperativen Promotionsprojekts zwischen der OTH Regensburg und der Universität Regensburg.
Institutionen:	Humanwissenschaften > Institut für Erziehungswissenschaften Humanwissenschaften > Institut für Erziehungswissenschaften > Lehrstuhl für Pädagogik III (Prof. Dr. Hans Gruber)
Stichwörter / Keywords:	Visuelle Expertise; Code Reviews; Expertiseforschung; Eye Tracking; Software Engineering; Holistic Models of Image Perception
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik 300 Sozialwissenschaften > 370 Erziehung, Schul- und Bildungswesen
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Zum Teil
Dokumenten-ID:	59753

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Zusammenfassung (Deutsch)

Zusammenfassung (Deutsch)

Die vorliegende Dissertation hat das Ziel, visuelle Expertise bei Code Reviews
mittels Eye-Tracking zu erforschen. Sie greift in ihren theoretischen Annahmen auf die Grundlagen der Expertiseforschung, sowie auf die aus der Radiologie stammen den holistic models of image perception zurück und wendet diese im Kontext des Software Engineerings an. Die Eigenschaften von visueller Expertise werden sowohl für die prozedurale Programmiersprache C, als auch für die objektorientierte Programmiersprache C++ in jeweils einer Studie untersucht.
Die C-Studie adressiert primär die Fähigkeit Fehler in einem Quellcode zu finden. Sie basiert auf den Forschungsdesigns früherer Arbeiten von anderen Forschern, erweitert deren Ansätze jedoch. Das Design wird mit neuen theoretischen Grundlagen, zusätzlichen Erhebungsmethoden und tiefergehenden Analysen ergänzt. Sie kann auf die Daten von 23 Versuchspersonen (n(Novizen)=15; n(Experten)=8) zurückgreifen, deren Augenbewgungen von einem SMI 250RED mobile Eye-Tracker erfasst worden
sind. Die Ergebnisse legen nahe, dass sich erfahrungsbedingte Unterschiede zwischen den Experten und Novizen ergeben: Experten sind in der Lage mehr Fehler mit weniger visuellem Aufwand zu finden. Ebenso zeigt sich, dass die Reviews in Phasen ablaufen, die von jeweils dominanten Strategien gekennzeichnet sind.
Die C++-Studie bedient sich eines ähnlichen Designs und einer ähnlichen Methodik, ergänzt aber korrekte Beispiele als Distraktoren. Ihre Stichprobe umfasst 34 Versuchspersonen (n(Novizen)=18; n(Experten)=16). Die Augenbewgungen werden in dieser Studie von einem Tobii Pro Spectrum aufgezeichnet. Die Ergebnisse deuten ebenfalls an, dass sich die Experten und Novizen in ihrer V orgehensweise unterscheiden und Erfahrung einen Einfluss auf die Durchführung des Reviews ausübt. Ebenso kann bestätigt werden, dass die Begutachtung der Quellcodes in Phasen abläuft, welche erneut jeweils von einer dominanten Strategie gekennzeichnet sind.
Insgesamt liefern die Ergebnisse der beiden Studien Belege dafür, dass sich die holistic models of image perception für die Analyse und Interpretation von Augenbewegungen während eines Code Reviews eignen und visuelle Expertise in dieser Domäne erklären können. Abschließend werden diese Modelle vereinheitlicht und ein Impuls dafür gegeben, wie zukünftige Studien zu dieser Thematik aussehen könnten.

Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)

The aim of this PhD thesis is to investigate visual expertise in code reviews using eye tracking. In its theoretical assumptions, it draws on the theories of expertise research as well as on the holistic models of image perception originating from radiology and applies these in the context of software engineering. The properties of visual expertise are investigated for both the procedural programming language C and the object-oriented programming language C++ in one study each.
The C study primarily addresses the ability to find errors in source code. It is
based on the research designs of earlier work by other researchers, but extends their approaches. The design is supplemented with new theoretical foundations, additional survey methods and in-depth analyses. It uses data from 23 subjects (n(novices)=15; n(experts)=8) whose eye movements are recorded by an SMI 250RED mobile eye tracker. The results suggest that there are experience-related differences between the experts and novices: Experts are able to find more errors with less visual effort. It is also apparent that the reviews are carried out in phases that are each characterized by dominant strategies.
The C++ study uses a similar design and methodology , but adds correct examples as distractors. Its sample comprises 34 subjects (n(novices)=18; n(experts)=16). The eye movements in this study are recorded by a Tobii Pro Spectrum. The results also indicate that the experts and novices differ in their approach and that experience has an influence on the way how the review is conducted. It can also be confirmed that the review of the source codes takes place in phases, each of which is again characterized by a dominant strategy .
Overall, the results of the two studies provide evidence that holistic models of image perception are suitable for analyzing and interpreting eye movements during a code review and can explain visual expertise in this domain. Finally , these models are combined and an impulse for future studies on this topic is given.

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