Bir programlama süreci içerisinde karşılaşılan olumsuz durumlara hata; hataların fark edilmesi, aranması, bulunması, çözümlenmesi ve tekrar oluşmaması için önlem alınması işlemlerine hata ayıklama denir. Bir programlama sürecinde farklı türde hatalar (derleme zamanı hataları, çalışma zamanı hataları ve mantık hataları) ile karşılaşılmaktadır. Her hata farklı özelliklere sahip olmakla birlikte bireylerin hata giderirken sergiledikleri davranışlar araştırmalarda ilgi çekicidir. Hata ayıklarken bireylerin bilişsel performanslarına ilişkin çıkarım yapmak için göz izleme yöntemi kullanılır. Araştırmalarda kullanılan göz hareket metrikleri birbirlerinden farklıdır ve neden kullanıldığına yönelik belirsizlik vardır. Bu çalışmanın amacı farklı türde hata ayıklamada önemli göz hareketlerinin belirlenmesidir. Araştırmaya mesleki ve teknik liselerin Bilişim Teknolojileri Bölümlerinde okuyan 51 öğrenci katılmıştır. Öğrencilerin hata ayıklama performanslarını belirlemek için Hata Ayıklama Performansı Testi kullanılmıştır. Göz hareketlerini belirlemek için Gazepoint GP3 göz izleme aracı kullanılmıştır. Araştırmanın analizlerinde ilgi alanları belirlenmiş ve göz hareketleri, makine öğrenmesinde kullanılan öznitelik belirleme yöntemlerinden olan Bilgi Kazancı ve Gini Katsayısı ile incelenmiştir. Araştırma sonucunda öğrencilerin farklı türde hata ayıklarken sergiledikleri önemli göz hareketlerinin hata türlerinin özelliklerini yansıttığı belirlenmiştir. Son olarak, bu sonuca göre önerilerde bulunulmuştur.
The negative situations encountered in a programming process are called errors; the processes of recognizing, searching, finding, solving and taking measures to prevent recurrence of errors are called debugging. While programming, different types of errors (compile-time bugs, run-time bugs, and logical errors) are encountered. Each type of bug has different characteristics and the behavior of individuals while debugging is interesting in research. The eye tracking method is used to make inferences about the cognitive performance of individuals while debugging. Eye tracking metrics used in research are different and there is uncertainty as to why they are used. The aim of this study is to determine the important eye movements in different types of debugging. 51 students studying at the Information Technologies Departments of vocational and technical high schools participated in the research. The Debugging Performance Test was used to determine the debugging performance of the students. Also, the Gazepoint GP3 Eye Tracker tool was used to detect eye movements. In the analysis of the research, areas of interest were determined and eye movements were examined with Information Gain and Gini Index. The results indicated that eye movements while debugging change according to the characteristics of the bug types. Thus, certain metrics should be utilized depending on the debugging types. Finally, suggestions were made according to this result.
