DFG Graduiertenkolleg 2167

Das Projekt Gaze Sharing zur Unterstützung sozialer Navigation und Anleitung ist assoziiert mit dem DFG Graduiertenkolleg User Centred Social Media an der Universität Duisburg-Essen. Dabei werden innovative Mensch-Maschine Schnittstellen betrachtet, die sich auch der Aufzeichnung, Auswertung und Rückspiegelung von Blickbewegungen (engl. Eyetracking) bedienen.

Im Rahmen des Projekts ist die Entwicklung und Erprobung von Algorithmen essenziell, die der Analyse von Blickbewegungsdaten dienen. Die dazu notwendigen Erkenntnisse und Daten werden in realistischen Szenarien innerhalb empirischer Studien gewonnen. Als Ausgangspunkt dient die Domäne des „Programmieren Lernens“ (engl. Computing Education Research) im Sinne des Leseverständnisses von Quelltext (engl. Source Code Comprehension). Die Beobachtung und Analyse von Studierenden beim Lösen von Verständnisaufgaben, bezogen auf Java Quelltext, ist ein realistisches Szenario nicht nur für Hochschulen und besitzt eine hohe Relevanz für die momentane Lehrsituation in Informatik und informatiknahen Studiengängen.

Die zum jetzigen Zeitpunkt durchgeführten Studien haben gezeigt, dass Lernende beim Lesen von Quelltext, um ein Verständnis über den Aufbau und Inhalt der gezeigten Quelltext-Ausschnitte aufzubauen, auf vielfältige Verständnishürden stoßen können. Diese für das Verständnis problematische Stellen können zum Beispiel durch sogenannte „Code-Smells“ provoziert werden, bei denen bestimmte Konstrukte im Quelltext nicht einem für die jeweilige Sprache gewohnten Standard entsprechen. Eine andere Studie hat gezeigt, dass der Aufbau und die Art und Weise, wie der Quelltext präsentiert wird (Visualisierung), zu Verständnishürden führen können.
Darüber hinaus hat eine weitere Studie gezeigt, dass unterschiedliche Hilfesysteme für ein besseres Verständnis zuträglich sind und von den Probanden im praktischen Einsatz genutzt werden, wie zum Beispiel Interviews und Performance-Daten gezeigt haben (siehe Abbildung).

Die Daten der durchgeführten Studien zeigen, dass Probanden vielfältige Verständnishürden entwickeln können, dass Quelltext zuweilen sehr individuell wahrgenommen wird und das Unterstützungssysteme sehr unterschiedlich genutzt werden. Die gewonnenen Daten und Erkenntnisse können in über das Dissertationsprojekt hinausgehenden Studien und Forschungsprojekten genutzt werden, um Systeme zu erstellen und zu erforschen, die beim Programmverstehen unterstützen.

Die Forschungsarbeiten sind Gegenstand der Dissertaion von Fabian Deitelhoff mit dem Titel „Developing Eye Tracking Methods for Detecting Source Code Comprehension Strategies”. Fabian Deitelhoff konnte seine kooperative Dissertation mit der Universität Duisburg-Essen im Dezember 2020 erfolgreich verteidigen.