| Forschungsprojekte | intern | Mensch-KI-Co-Creation von Programmcode bei unterschiedlichen Vorkenntnissen: Effekte auf Performanz und Vertrauen (pAIrProg)
bidt background
Mensch-KI-Co-Creation von Programmcode bei unterschiedlichen Vorkenntnissen

Mensch-KI-Co-Creation von Programmcode bei unterschiedlichen Vorkenntnissen: Effekte auf Performanz und Vertrauen (pAIrProg)

Das Projekt erforscht den Co-Creation-Prozess von Mensch und KI im Kontext der Erstellung von Programmcode, indem es KI-Methoden und Ansätze der experimentellen Kognitionsforschung kombiniert.

Projektbeschreibung

Das interdisziplinäre Projekt erforscht den Co-Creation-Prozess von Mensch und KI im Kontext der Erstellung von Programmcode. Der Fokus liegt auf der Gestaltung vertrauenswürdiger Schnittstellen für die Nutzung von Cogeneratoren in der Programmierausbildung und der professionellen Softwareentwicklung.


Dabei werden zwei Zielgruppen betrachtet: Programmieranfänger, insbesondere Informatikstudierende in den ersten Semestern, und professionelle Softwareentwicklerinnen und -entwickler. Bei der Nutzung von Codegeneratoren im Kontext eines Informatikstudiums besteht die Gefahr, dass relevante Programmierkompetenzen nicht erworben werden. Beim Einsatz in der professionellen Softwareentwicklung ist die zentrale Frage, ob Codegeneratoren den Entwicklungsprozess effizient unterstützen können oder deren Anwendung mit einem erhöhten Debugging-Aufwand einhergeht.

Das interdisziplinäre Projekt kombiniert KI-Methoden und Ansätze der experimentellen Kognitionsforschung. Es werden Qualitätsmaße für generierten Code untersucht und weiterentwickelt und Ansätze entworfen und umgesetzt, die eine Kombination von Codegeneratoren mit induktiver Programmierung zur Augmentierung von generiertem Code ermöglichen.

In psychologischen Studien und Experimenten werden Effekte verschiedener Mensch-KI-Schnittstellen auf Kompetenzerwerb und angemessenes kalibriertes Vertrauen in generierten Code analysiert. Der Einsatz von Codegeneratoren wie Copilot in der professionellen Softwareentwicklung wird über Befragungen hinsichtlich Anwendungskontexten und subjektiven Bewertungen entlang von Performanzkriterien untersucht. Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse sollen einen Beitrag zur evidenzbasierten Gestaltung von vertrauenswürdigen Co-Creation-Prozessen im Bereich Programmierung leisten.

Ziel des Projekts ist die empirische Untersuchung und evidenzbasierte Gestaltung von vertrauenswürdigen Co-Creation-Prozessen für die Generierung von Programmcode.

Projektteam

Prof. Dr. Ute Schmid

Mitglied im bidt-Direktorium und im Geschäftsleitenden Ausschuss | Mitglied im Bayerischen KI-Rat & Professorin für Kognitive Systeme, Otto-Friedrich-Universität Bamberg

Sonja Niemann

Sonja Niemann

Wissenschaftliche Referentin Forschung, bidt