論文の概要: Towards Understanding Barriers and Mitigation Strategies of Software
Engineers with Non-traditional Educational and Occupational Backgrounds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04318v1
- Date: Fri, 8 Apr 2022 22:51:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 16:13:31.311975
- Title: Towards Understanding Barriers and Mitigation Strategies of Software
Engineers with Non-traditional Educational and Occupational Backgrounds
- Title（参考訳）: 非伝統的・職業的背景をもつソフトウェアエンジニアの障壁と緩和戦略の理解に向けて
- Authors: Tavian Barnes, Ken Jen Lee, Cristina Tavares, Gema
Rodr\'iguez-P\'erez, Meiyappan Nagappan
- Abstract要約: ソフトウェア工学のキャリアへの伝統的な道のりは、ソフトウェア工学、コンピュータサイエンス、または関連する分野の2次ディプロマを含む。
多くのソフトウェアエンジニアは、他の業界や研究分野から、キャリアへの非伝統的な道を歩んでいます。
本稿では,非伝統的な教育的・職業的背景を持つソフトウェアエンジニアが直面する障壁と,それらの障壁に対する緩和戦略について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1255188717445863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The traditional path to a software engineering career involves a
post-secondary diploma in Software Engineering, Computer Science, or a related
field. However, many software engineers take a non-traditional path to their
career, starting from other industries or fields of study. This paper proposes
a study on barriers faced by software engineers with non-traditional
educational and occupational backgrounds, and possible mitigation strategies
for those barriers. We propose a two-stage methodology, consisting of an
exploratory study, followed by a validation study. The exploratory study will
involve a grounded-theory-based qualitative analysis of relevant Reddit data to
yield a framework around the barriers and possible mitigation strategies. These
findings will then be validated using a survey in the validation study. Making
software engineering more accessible to those with non-traditional backgrounds
will not only bring about the benefits of functional diversity, but also serves
as a method of filling in the labour shortages of the software engineering
industry.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学のキャリアへの伝統的な道のりは、ソフトウェア工学、コンピュータサイエンス、または関連する分野の2次ディプロマを含む。
しかし、多くのソフトウェアエンジニアは、他の業界や研究分野から、キャリアへの非伝統的な道を歩んでいます。
本稿では,非伝統的な教育的,職業的背景を持つソフトウェアエンジニアが直面する障壁と,それらの障壁の緩和戦略について考察する。
本研究では,探索的研究と検証研究からなる2段階の方法論を提案する。
この探索的な研究は、Redditのデータに関する根拠に基づく質的分析によって、障壁とその緩和戦略に関する枠組みを導出する。
これらの結果は、検証研究のサーベイを用いて検証される。
ソフトウェア工学を非伝統的なバックグラウンドを持つ人々によりアクセスしやすくすることは、機能的多様性の利点をもたらすだけでなく、ソフトウェア工学業界の労働不足を埋める方法としても役立つ。
関連論文リスト
- Deep Learning-based Software Engineering: Progress, Challenges, and Opportunities [29.934835831037347]
ディープラーニングベースのソフトウェアエンジニアリングに関する最初のタスク指向調査を示す。
ディープラーニングのテクニックに大きく影響された、12のソフトウェアエンジニアリングサブ領域をカバーする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T00:46:00Z) - Abstraction Engineering [6.091612632147657]
抽象化はすでに、ソフトウェア開発に関わる多くの分野で使われています。
本稿では、これらの新しい課題を考察し、抽象のレンズを通してそれらに取り組むことを提案する。
抽象化エンジニアリングの基礎について議論し、主要な課題を特定し、これらの課題に対処するための研究課題を強調し、将来の研究のロードマップを作成します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-26T07:56:32Z) - Please do not go: understanding turnover of software engineers from different perspectives [5.959478613390186]
我々は、ソフトウェアエンジニアの離職の理由を19の異なる理由と、それを減らすためにソフトウェア開発業界で使用される18のより効率的な戦略を特定します。
本研究は,今後の研究を推し進める産業とアカデミックにいくつかの意味を与えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-29T01:31:06Z) - Guidelines for Using Mixed Methods Research in Software Engineering [51.22583433491887]
混合手法の研究はソフトウェア工学でよく用いられるが、社会科学や人間科学以外の研究者は、これらの設計を使用する際に経験を欠いていることが多い。
本稿では,混合手法の研究を設計するためのガイドラインとアドバイスを提供し,ソフトウェア工学における混合手法の意図的,厳密かつ革新的な利用を促す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T04:34:25Z) - Charting a Path to Efficient Onboarding: The Role of Software
Visualization [49.1574468325115]
本研究は,ソフトウェアビジュアライゼーションツールを用いたマネージャ,リーダ,開発者の親しみやすさを探求することを目的としている。
本手法は, 質問紙調査と半構造化面接を用いて, 実践者から収集したデータの量的, 質的分析を取り入れた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T21:30:45Z) - What Pakistani Computer Science and Software Engineering Students Think
about Software Testing? [5.829545587965401]
本研究の目的は,コンピュータサイエンスとソフトウェア工学の学生がソフトウェア業界でテストキャリアを積むことを妨げるものを分析することである。
その結果, 本研究は, 他のソフトウェアライフサイクルの役割と比較して, テストの不人気に対する過去の研究を支持していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T16:55:01Z) - Towards Informed Design and Validation Assistance in Computer Games
Using Imitation Learning [65.12226891589592]
本稿では,自動ゲーム検証とテストのための新しいアプローチを提案する。
本手法は,データ駆動型模倣学習技術を活用し,時間と労力をほとんど必要とせず,機械学習やプログラミングの知識も必要としない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-15T11:08:44Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z) - Constraint Programming Algorithms for Route Planning Exploiting
Geometrical Information [91.3755431537592]
本稿では,経路計画問題に対する新しいアルゴリズムの開発に関する現在の研究動向について概説する。
これまでの研究は、特にユークリッド旅行セールスパーソン問題(ユークリッドTSP)に焦点を当ててきた。
目的は、将来ユークリッド自動車問題(ユークリッドVRP)など、同じカテゴリーの他の問題にも得られる結果を活用することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-22T00:51:45Z) - A Systematic Literature Review on the Use of Deep Learning in Software
Engineering Research [22.21817722054742]
ソフトウェア開発タスクを自動化するために、ソフトウェア工学(SE)研究者が採用するテクニックのセットが、ディープラーニング(DL)の概念に根ざしている。
本稿では,SE & DLの交差点における研究の体系的な文献レビューを行う。
我々は、機械学習技術の特定の問題領域への適用を規定する一連の原則である学習の構成要素を中心に分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-14T15:28:28Z) - Machine Learning for Software Engineering: A Systematic Mapping [73.30245214374027]
ソフトウェア開発業界は、現代のソフトウェアシステムを高度にインテリジェントで自己学習システムに移行するために、機械学習を急速に採用している。
ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの段階にわたって機械学習の採用について、現状を探求する包括的な研究は存在しない。
本研究は,機械学習によるソフトウェア工学(MLSE)分類を,ソフトウェア工学ライフサイクルのさまざまな段階に適用性に応じて,最先端の機械学習技術に分類するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-27T11:56:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。