Bibliography | Schindler, Dominik: Der Einfluss motivationaler Faktoren auf die Messung von Codeverstehen. University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Master Thesis No. 40 (2022). 108 pages, german.
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Abstract | In der Entwicklung und Pflege von Software spielt das Verstehen von Quellcode eine große Rolle.Die Faktoren zu kennen, die diesen Verstehensprozess beeinflussen, ist daher wichtig, um die benötigte Zeit und die kognitive Beanspruchung gering zu halten. Bei der Auswertung von Tests zum Codeverstehen wird in vielen Fällen der Einfluss der Motivation der Proband:innen auf das Testergebnis nicht berücksichtigt, was zu einer falschen Interpretation der Resultate führen kann. Im Kontext von Codeverstehen ist jedoch bisher der Zusammenhang von motivationalen Faktoren mit der Verstehensleistung nicht hinreichend erforscht. In dieser Korrelationsstudie soll daher untersucht werden, ob das Motivationsniveau der Testpersonen eine Auswirkung auf die Leistung im Test zum Codeverstehen hat. In einer anonymen Online-Umfrage wurden 61 Studierende im Bachelorstudium der Studiengänge Softwaretechnik, Informatik, Data Science und Medieninformatik gebeten, zu zwei Java-Codeschnipseln Rückgabewerte zu berechnen und im Anschluss daran einen Fragebogen zur Motivation und einen Fragebogen zur Programmiererfahrung auszufüllen. Aus der Korrelationsanalyse ergab sich eine statistisch signifikante, hohe, positive Korrelation zwischen dem Motivationsniveau und der Anzahl der korrekten Antworten. Misst man dagegen die Verstehensleistung anhand der Kombination der Anzahl der korrekten Antworten und der benötigten Bearbeitungszeit, so bestand nur eine nicht signifikante, kleine Korrelation mit dem Motivationsniveau. Hier wäre die Rolle der Bearbeitungszeit als Komponente für das Verstehen kritisch zu hinterfragen. Besonders der motivationale Faktor der Anstrengungsbereitschaft erwies sich als relevante Determinante der Testergebnisse. Dies spricht für die Annahme, dass die Motivation den Prozess des Codeverstehens beeinflusst. Bei der künftigen Analyse von Codeverstehen im Rahmen von Studien wäre zu erwägen, die Rolle der Motivation der Testpersonen zu berücksichtigen und gegebenenfalls zu kontrollieren.
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Department(s) | University of Stuttgart, Institute of Software Technology, Empirical Software Engineering
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Superviser(s) | Wagner, Prof. Stefan; Wyrich, Marvin |
Entry date | October 28, 2022 |
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