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ARNI: an EEG-Based Model to Measure Program Comprehension

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Academic year: 2019

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Figure 1 displays the process to measure the program comprehension when a developer is analyzing a snippet of source code
Figure 4 illustrates opportunistic understanding in a source code snippet which might dif- dif-ferentiate due to human factor (O’BRIEN, 2003)
Figure 5 is composed of three comprehension models, and their steps are listed inside each frame representing the understanding of the source code (KOENEMANN;  ROBERT-SON, 1991; MAYRHAUSER; VANS, 1995)
Figure 7 illustrates, at a high level, how this behavior works between a user and a software application
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