AIDB Daily Papers
「全部読んでられない!」:ソフトウェアエンジニアのエージェント型コーディング支援に対する認知的な関与度合いの理解
※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。
ポイント
- 本研究では、エージェント型コーディング支援(ACA)利用時のソフトウェアエンジニアの認知的な関与と意味理解のプロセスを調査しました。
- ACAは自律的なタスク実行だけでなく、人間の思考を支援するツールとしての役割が重要であり、その設計には深い思考を促す工夫が求められます。
- タスクが進むにつれて認知的な関与が低下し、現在のACA設計では内省、検証、意味づけの機会が限られていることが明らかになりました。
Abstract
Over-reliance on AI systems can undermine users' critical thinking and promote complacency, a risk intensified by the emergence of agentic AI systems that operate with minimal human involvement. In software engineering, agentic coding assistants (ACAs) are rapidly becoming embedded in everyday development workflows. Since software engineers (SEs) create systems deployed across diverse and high-stakes real-world contexts, these assistants must function not merely as autonomous task performers but as Tools for Thought that actively support human reasoning and sensemaking. We conducted a formative study examining software engineers' cognitive engagement and sensemaking processes when working with an ACA. Our findings reveal that cognitive engagement consistently declines as tasks progress, and that current ACA designs provide limited affordances for reflection, verification, and meaning-making. Based on these findings, we identify concrete design opportunities leveraging richer interaction modalities and cognitive-forcing mechanisms to sustain engagement and promote deeper thinking in AI-assisted programming.
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