Psychologische Modelle zur Beschreibung der Leistungsfähigkeit von Paar-Programmierung

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1 Psychologische Modelle zur Beschreibung der Leistungsfähigkeit von Paar-Programmierung Dr. Fakultät für Informatik Universität Karlsruhe (TH)

2 Paar-Programmierung (PP) Vor- und Nachteile lebhaft diskutiert Bisherige empirische Studien mit Blitzlichtcharakter scheinbar widersprüchliche Aussagen unterschiedliche Erfahrungen Treibende Faktoren/erklärende Modelle für uns Softwaretechniker noch unbekannt Paar-Programmierung 2

3 PP Einflussfaktoren Charakter Leistungsfähigkeit der Entwickler der Entwickler Nationalität / Kultur Paar-Programmierung Dauer der Aufgabe Komplexität der Aufgabe Typ der Aufgabe Größe des Projekts Paar-Programmierung 3

4 Übersicht Disjunktive Aufgaben und Heureka- Probleme Produktivität Produktivitätsverluste Synergieeffekte Entscheidungen Paar-Programmierung 4

5 Disjunktive Aufgaben Forsyth 06, Steiner 72 Unitär: Aufgabe nicht aufteilbar Optimierend: richtige oder optimale Lösung gesucht... Aufgabe ist gelöst, wenn Gruppe eine Lösung angenommen hat Paar-Programmierung 5

6 Disjunktive Aufgaben Gruppe wählt eine Lösung aus dem Pool der Lösungen der Mitglieder Bsp. Fehlersuche, mathematisches Problem, Schach Paar-Programmierung 6

7 Heureka Problem Ein Fährmann muss einen Fluss in einem Boot überqueren. Er muss einen Wolf, ein Schaf und einen Kohlkopf mit zum anderen Ufer nehmen. Das Boot ist so klein, dass außer ihm nur ein Tier oder der Kohlkopf mit ins Boot passen. Er muss auf die Tiere und den Kohlkopf aufpassen, denn der Wolf frisst das Schaf, das Schaf frisst den Kohlkopf. Wie schafft der Fährmann die Überfahrt? Paar-Programmierung 7

8 Heureka-Problem Lösung ist Aha -Effekt Jeder, der Lösung sieht, versteht sie Entscheidungsmodell in der Gruppe: Wahrheit gewinnt Paar-Programmierung 8

9 Nicht-Heureka Problem Ein Mann kauft ein Pferd für 60 Euro und verkauft es für 70 Euro. Dann kauft er es für 80 Euro zurück und verkauft es wieder für 90 Euro. Wieviel hat der Mann verdient? Paar-Programmierung 9

10 Nicht-Heureka Problem Antwort auf Nicht-Heureka Problem nicht befriedigend Auch nach Diskussion nicht überzeugt In Gruppendiskussionen oft falsche Lösung akzeptiert Entscheidungsmodell in der Gruppe: Wahrheit unterstützt Paar-Programmierung 10

11 Gruppe vs. Individuum Heureka-Problem Individuum findet keine Lösung mit Wkt Q Gruppe mit n Personen findet Lösung mit Wkt 1-Q n Je Größer die Gruppe desto geringer das Fehlschlagsrisiko PP findet mehr einfache Fehler Paar-Programmierung 11

12 PP vs. Einzelentwickler Sánchez-Moreno 05 Wkt-Modell mit Teilaufgaben einer Experimentaufgabe bestätigt Nullstellensuche bei Polynom 3. Grades Heureka Probleme identifiziert, z.b. Sortieren der Nullstellen der Ableitung Schwere Probleme die kaum jemand löste, z.b. Intervallrandbetrachtung Paar-Programmierung 12

13 PP vs. Einzelentwickler Hulkko und Abrahamsson 05 Erfahrungen mit PP Bearbeiten komplexer Aufgaben Finden einfacher Fehler in einfachen Programmstücken Paar-Programmierung 13

14 Fazit: Heureka-Problem Viele Heureka-Situationen in der Softwareentwicklung Fehlerfinden Optimieren Spike Paar-Programmierung findet mehr einfache Fehler reduziert Risiko bei höheren Personalkosten Paar-Programmierung 14

15 Produktivität von Gruppen Aktuelle Produktivität = Potentielle Produktivität - Prozessverluste Ressourcen Fachkenntnis Fähigkeiten Kommunikation Prozess Ressourcenverteilung Paar-Programmierung 15

16 Potentielle vs. Aktuelle Produktivität Potentiell Produktivität Verlust Aktuell Gruppengröße Paar-Programmierung 16

17 PP: Ursachen für Produktivitätsverlust Soziales Faullenzen Fehlende Fachkenntnis Fehlende Motivation Unterschiedlicher Wissenshorizont Nicht passender Prozess Paar-Programmierung 17

18 Vorteile der PP Mögliche Synergieeffekte Synergie [Wikipedia] Zusammenwirken von Lebewesen, Stoffen oder Kräften im Sinne von "sich gegenseitig fördern" "Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile" Paar-Programmierung 18

19 Synergieeffekte Synergie Potentiell Produktivität Verlust Aktuell Gruppengröße Paar-Programmierung 19

20 Woher kommen Synergieeffekte? Additive Aufgaben Jedes Gruppenmitglied bearbeitet eine Teilaufgabe Assembly-Bonus Effekt Gruppe erreicht mehr als ein Gruppenmitglied alleine oder durch Kombination anderer individuellen Arbeiten erreicht werden kann Paar-Programmierung 20

21 PP: Synergieeffekte Kollektives Wissen Gemeinsames Denkmodell (shared mental model) Wissen Einzelner Cross-Cueing Nennen von Stichworten hilft anderen Paar-Programmierung 21

22 PP: Gemeinsames Denkmodell Extrahiere Entwurf aus dem PP-Prozess: Paar-Entwurfsphase (PE) Studiere Auswirkung von PE auf Entwicklungsprozess des Einzelnen Studie an Universität Karlsruhe [Mülller] Einzelne Programmierer profitieren von PE Paar-Programmierung 22

23 Ausnutzen der Synergie Wartung an großen Systemen Verknüpfung existierender Systeme Spike Paar-Programmierung 23

24 Fazit: Produktivität Prozessverluste durch Gruppeneigenschaften Synergieeffekte durch größere mentale Kapazitäten Wann dominieren die Synergieeffekte die Prozessverluste? Paar-Programmierung 24

25 Entscheidungen innerhalb der Gruppe Programmieren von Entscheidungen geprägt Unterschiede PP vs. Einzelprogrammierer PP müssen sich einigen PP hat größeres kollektives Wissen Paar-Programmierung 25

26 Soziale Entscheidungsschemata Delegiere Entscheidungen Statistische Entscheidungen Mehrheitsentscheid Eindeutige Entscheidung Zufällige Entscheidung Einzige Möglichkeit für Paar-Programmierung Paar-Programmierung 26

27 PP: Eindeutige Entscheidung Längere Diskussionen Suboptimale Lösungen wegen Harmoniebestreben Nicht gegeben, wenn Autorität klar verteilt und kompetent Paar-Programmierung 27

28 Probleme bei der Entscheidungsfindung Kommunikationsfähigkeit Egozentrisches Benehmen Passivität Abschweifen Unterbrechungen Schlechtes Führungsverhalten Verhaltensweisen und Gefühle Paar-Programmierung 28

29 Fazit: Entscheidungen PP Nachteil durch Entscheidungsmuster: Eindeutige Entscheidung Vorteile durch kollektives Wissen Aber: Wann treten welche Entscheidungen auf und wie werden sie gelöst? Paar-Programmierung 29

30 Zusammenfassung Psychologie/Soziologie bietet Erklärungsmodelle für Phenomene der Paarprogrammierung Risikominimierung Synergieeffekte Entscheidungen Psychologische Modelle noch zu wenig im Kontext der Paar-Programmierung untersucht Paar-Programmierung 30

31 Haben Sie noch Fragen?

32 Literatur I Steiner. Group process and productivity. Academic Press Forsyth. Group Dynamics. Thomson Wadsworth Sánchez-Moreno. Machen Paarprogrammierer andere Fehler als Einzelprogrammierer? Studienarbeit, Fakultät für Informatik, Universität Karlsruhe Paar-Programmierung 32

33 Literatur II Hulkko, Abrahamsson. A Multiple Case Study on the Impact of Pair Programming on Product Quality. International Conference on Software Engineering, IEEE Press Müller. A preliminary study on the impact of a pair design phase on pair programming and solo programming. Information and Software Technology, erscheint. Paar-Programmierung 33

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