Softwear Engineering Laboratory

Human/プログラマの能力・活動を調べる

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      幾谷 吉晴
      Yoshiharu Ikutani

      プログラム理解における脳活動の分析
      (Analysis in Brain Activity during Program Comprehension)

      ソフトウェアは、現代社会にとって不可欠な存在となっています。私たちの社会は、ひとりひとりのソフトウェア開発者に強く依存しており、数千万人以上の開発者が、日々さまざまなソースコードを読み書きしています。しかし、「人間がどのようにプログラムのソースコードを理解しているか」については、ほとんど分かっていません。そこで私たちは、Functional magnetic resonance imaging (fMRI) という脳活動計測手法を利用し、「人間がどのようにプログラムのソースコードを理解しているか」を脳活動の観点から明らかにしようとしています。特にソフトウェア開発者の初心者と熟練者がプログラムを理解するときの脳活動比較から、プログラムを理解するときにどのような脳領域が活発化するか、ひいては、プログラム理解がどのような認知活動の組み合わせとして実現されているかを調べています。本研究で得られた成果は、2020年から日本の小学生で必修化されるプログラミング教育に向けての理論的基盤の確立や、プログラムを理解する人工知能の開発につながると考えています。

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      中川尊雄Takao
      Nakagawa

      脳血流計測装置を用いたプログラム理解難度の測定
      (Quantifying Programmers Mental Workload During Program Comprehension Based on Cerebral Blood Flow Measurement)

      ソフトウェア開発において、プログラムのソースコードや設計書を読み、そのふるまいを理解すること(プログラム理解)は重要な作業のひとつです。開発者がプログラム理解をうまく行えるかどうかは、対象となるプログラムの複雑さや開発者の能力などにかかっています。したがって、経験年数が短い場合や新しい分野での開発において、開発者はしばしばプログラム理解が困難な状況に直面します。このような開発者に対して、適切なタイミングで手助けや教育を施したり、現在の仕事の割り振りを見直すことで作業の効率を上げることが出来る可能性があります。我々は、ウェアラブルNIRS(Near-InfraRed Spectroscopy; 近赤外分光法)装置と呼ばれる小型軽量な脳活動計測装置を用い、プログラム読解中の脳活動の推移や難度ごとの差を見ることで、プログラム理解の困難さを測定出来るのではないかと考えています。

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      主な研究成果・外部発表等

      1. 中川尊雄, 亀井靖高, 上野秀剛, 門田暁人, 松本健一, “プログラム理解の困難さの脳血流による計測の試み,” コンピュータソフトウェア, volume 31, number 3, pages 270-276, 2014年8月.
      2. Takao Nakagawa, Yasutaka Kamei, Hidetake Uwano, Akito Monden, Kenichi Matsumoto, and Daniel M. German, “Quantifying Programmers Mental Workload During Program Comprehension Based on Cerebral Blood Flow Measurement: A Controlled Experiment,” 36th International Conference on Software Engineering (ICSE 2014), pages 448–451, June 2014.
      3. 中川 尊雄, 亀井 靖高, 上野 秀剛, 門田 暁人, 松本 健一, “脳血流計測に基づくプログラム理解行動の定量化,” ソフトウェア工学の基礎, 日本ソフトウェア科学会FOSE2013, volume 20, pages 191-196, 2013年.
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      Papon
      Yongpisanpop

      Bugarium: 3D Interaction for Large-Scale Bug Data Analysis

      Big data became problems not just how to analyze and visualize but also how to interact with the data. In software analysis and maintenance, bug tracking system receive feedbacks of the software project users everyday, which means that the data is increasing everyday. A large-scale bug tracking system that contains large amount of information does not give end users an easy way to analyze bug information because it lacks of good interaction system. We present Bugarium that integrate 3D Motion Controller and datadriven documents to ease both interaction and visualization on a large-scale bug repository. Bugarium leads to a significant increase in terms of using 3D motion controller to operate big data in software visualization. An user study shows that Bugarium made users satisfied while using it to interact and visualize a large-scale bug tracking system.

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      主な研究成果・外部発表等

      1. Xin Yang, Kar-Long Chan, Papon Yongpisanpop, Hideaki Hata, Hajimu Iida, and Kenichi Matsumoto, “Human Software Interaction in Software Development Community,” ウィンターワークショップ2015・イン・宜野湾 論文集, pages 5–6, January 2015.
      2. Papon Yongpisanpop, Hideaki Hata, and Kenichi Matsumoto, “Bugarium: 3D Interaction for Supporting Large-Scale Bug Repositories Analysis,” 36th International Conference on Software Engineering (ICSE 2014), pages 500-503, June 2014.