IDE-assisted learning (IDEAL): helping developers to solve their "now problems" now

IDE辅助学习(IDEAL):帮助开发者立即解决“现在的问题”

基本信息

  • 批准号:
    521667-2017
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 5.6万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2018-01-01 至 2019-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Software developers often have problems in making effective use of new and changing technologies. When they reach a point when the use of a new technology, such as a library or framework, is required in their development task, they often must pause what they are doing, and learn about both the abstract concepts and the detailed API usage from external sources. This context switch can be a significant productivity drain to a developer doing creative design work. With strongly-typed languages such as Java, tools such as autocompletion can be built into the integrated development environment (IDE) to help developers recall API details with little disruption. For dynamically-typed languages such as Javascript, it is much harder to anticipate the likely usage scenario, since the type information of the variables can be hard to infer. In this work, we look to exploit history, by mining both previous usage of the APIs in question from existing code bases, and by processing curated API documentation to search for hints for usage patterns. Using machine learning, natural language processing, and data mining techniques, we will build recommendation engines that can be integrated into the IDE to provide help to developers working with dynamic programming languages, libraries, and frameworks. In this way, developers will encounter fewer interruptions in their work flow, and spend less time reading through API documentation, allowing them to better focus on their development task at hand.****
软件开发人员在有效利用新技术和不断变化的技术方面经常遇到问题。 当他们在开发任务中需要使用新技术(如库或框架)时,他们通常必须暂停正在做的事情,并从外部来源了解抽象概念和详细的API用法。 这种上下文切换对于从事创造性设计工作的开发人员来说可能是一种显著的生产力消耗。 使用强类型语言(如Java),可以将自动完成等工具内置到集成开发环境(IDE)中,以帮助开发人员调用API详细信息,而不会造成很大的中断。 对于动态类型语言,如JavaScript,预测可能的使用场景要困难得多,因为变量的类型信息很难推断。 在这项工作中,我们希望通过从现有代码库中挖掘API的先前使用情况,并通过处理策划的API文档来搜索使用模式的提示,来利用历史。 使用机器学习、自然语言处理和数据挖掘技术,我们将构建可集成到IDE中的推荐引擎,为使用动态编程语言、库和框架的开发人员提供帮助。 通过这种方式,开发人员将在工作流程中遇到更少的中断,并花费更少的时间阅读API文档,使他们能够更好地专注于手头的开发任务。

项目成果

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专著数量(0)
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Godfrey, Michael其他文献

Ethnic diversity and cohesion in interdependent youth sport contexts
  • DOI:
    10.1016/j.psychsport.2020.101881
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Godfrey, Michael;Coleman, Taylor;Eys, Mark
  • 通讯作者:
    Eys, Mark
Do It for the Team: Youth Perceptions of Cohesion and Role Commitment in Interdependent Sport

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The Last Mile: Adapting Software Analytics into Developers' Context
最后一英里:将软件分析融入开发人员的环境中
  • 批准号:
    RGPIN-2018-04183
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    2022
  • 资助金额:
    $ 5.6万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
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  • 批准号:
    RGPIN-2018-04183
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 5.6万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
The Last Mile: Adapting Software Analytics into Developers' Context
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  • 批准号:
    RGPIN-2018-04183
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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  • 批准号:
    RGPIN-2018-04183
  • 财政年份:
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  • 项目类别:
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  • 批准号:
    RGPIN-2018-04183
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    2018
  • 资助金额:
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  • 批准号:
    217236-2013
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  • 资助金额:
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    Discovery Grants Program - Individual
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  • 批准号:
    217236-2013
  • 财政年份:
    2015
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  • 批准号:
    217236-2013
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    2013
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CRII: OAC: A Compressor-Assisted Collective Communication Framework for GPU-Based Large-Scale Deep Learning
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    23K24962
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 5.6万
  • 项目类别:
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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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  • 批准号:
    2313768
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 5.6万
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  • 批准号:
    2226918
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 5.6万
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  • 批准号:
    10697560
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    2023
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    $ 5.6万
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Evaluating the Effects of Animal Therapy on Anxiety in Pediatric Dental Patients
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  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 5.6万
  • 项目类别:
Technology Assisted Treatment for Binge Eating Behavior
暴食行为的技术辅助治疗
  • 批准号:
    10603975
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 5.6万
  • 项目类别:
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知道了