論文の概要: Towards Integrating Emerging AI Applications in SE Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18062v2
- Date: Mon, 3 Jun 2024 15:35:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 13:59:47.254518
- Title: Towards Integrating Emerging AI Applications in SE Education
- Title（参考訳）: SE教育における新しいAIアプリケーションの統合に向けて
- Authors: Michael Vierhauser, Iris Groher, Tobias Antensteiner, Clemens Sauerwein,
- Abstract要約: 本稿では,AI分野における現在のトレンドの体系的分析の予備的結果を示す。
我々は、AIアプリケーションとさらなる研究分野の一連の機会について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.956066467858058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) approaches have been incorporated into modern learning environments and software engineering (SE) courses and curricula for several years. However, with the significant rise in popularity of large language models (LLMs) in general, and OpenAI's LLM-powered chatbot ChatGPT in particular in the last year, educators are faced with rapidly changing classroom environments and disrupted teaching principles. Examples range from programming assignment solutions that are fully generated via ChatGPT, to various forms of cheating during exams. However, despite these negative aspects and emerging challenges, AI tools in general, and LLM applications in particular, can also provide significant opportunities in a wide variety of SE courses, supporting both students and educators in meaningful ways. In this early research paper, we present preliminary results of a systematic analysis of current trends in the area of AI, and how they can be integrated into university-level SE curricula, guidelines, and approaches to support both instructors and learners. We collected both teaching and research papers and analyzed their potential usage in SE education, using the ACM Computer Science Curriculum Guidelines CS2023. As an initial outcome, we discuss a series of opportunities for AI applications and further research areas.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)アプローチは、現代の学習環境やソフトウェア工学(SE)コースやカリキュラムに数年間組み込まれてきた。
しかし、大きな言語モデル(LLM)が一般的に普及し、特に昨年、OpenAIのLLMベースのチャットボットChatGPTが人気を博し、教育者は急速に変化する教室環境に直面し、教育の原則を乱した。
例えば、ChatGPT経由で完全に生成されるプログラミング代入ソリューションから、試験中のさまざまな形式の不正行為まで、さまざまです。
しかし、これらの否定的な側面と新たな課題にもかかわらず、一般のAIツール、特にLLMアプリケーションもまた、様々なSEコースにおいて重要な機会を与え、学生と教育者の両方を有意義な方法で支援することができる。
本稿では,AIの領域における現在の傾向の体系的分析と,大学レベルのSEカリキュラム,ガイドライン,そしてインストラクターと学習者の両方を支援するためのアプローチへの統合について,予備的な結果を示す。
ACM Computer Science Curriculum Guidelines CS2023を用いて,教科と研究論文の両方を収集し,SE教育におけるその可能性について分析した。
最初の結果として、AIアプリケーションとさらなる研究分野の一連の機会について論じる。
関連論文リスト
- Bridging Gaps, Building Futures: Advancing Software Developer Diversity and Inclusion Through Future-Oriented Research [50.545824691484796]
我々はSEの多様性と包摂性に関する課題と解決策について、SE研究者や実践者から知見を提示する。
我々は,将来的なユートピアやディストピアのビジョンを共有し,今後の研究の方向性とアカデミックや産業への示唆を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T16:18:11Z) - AI-Tutoring in Software Engineering Education [0.7631288333466648]
我々は,GPT-3.5-TurboモデルをAI-TutorとしてAPASアルテミスに組み込むことで,探索的なケーススタディを行った。
この発見は、タイムリーなフィードバックやスケーラビリティといった利点を浮き彫りにしている。
しかし,AI-Tutor を用いた場合,一般的な応答や学習進行抑制に対する学生の懸念も明らかであった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T08:15:08Z) - CSEPrompts: A Benchmark of Introductory Computer Science Prompts [11.665831944836118]
AI、機械学習、NLPの最近の進歩は、新しい世代のLarge Language Models(LLM)の開発に繋がった。
商業的応用により、この技術は一般大衆に利用できるようになったため、学術的および専門的な目的のために高品質なテキストを作成するためにLLMを使用することが可能である。
学校や大学は、学生によるAI生成コンテンツの利用の増加に気づいており、この新しい技術とその潜在的な誤用の影響を調査している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T07:55:57Z) - Large Language Models for Education: A Survey and Outlook [69.02214694865229]
各視点の技術的進歩を体系的にレビューし、関連するデータセットとベンチマークを整理し、教育におけるLSMの展開に伴うリスクと課題を特定する。
本調査は、LLMの力を利用して教育実践を変革し、より効果的なパーソナライズされた学習環境を育むための、教育者、研究者、政策立案者のための総合的な技術図を提供することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T21:04:29Z) - Transdisciplinary AI Education: The Confluence of Curricular and
Community Needs in the Instruction of Artificial Intelligence [0.7133676002283578]
教育におけるAIの現状について検討し、この技術を教室に組み込むことによる潜在的なメリットと課題について検討する。
この論文は、サウジアラビアのネオムにある、現在開発中のAIプログラムと、開発中の新たなメガシティである教育、研究、革新のセクターについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-10T17:26:27Z) - Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。
欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-10T07:49:50Z) - Towards Systems Education for Artificial Intelligence: A Course Practice
in Intelligent Computing Architectures [6.440694188229122]
このコースは、FPGAプラットフォーム上でAIアクセラレータを設計する学生に教えることを目的としている。
講座内容は講義ノート及び関連技術資料を含む。
いくつかの教育経験と効果が議論され、将来の可能性も議論されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-22T11:48:04Z) - Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z) - Software engineering for artificial intelligence and machine learning
software: A systematic literature review [6.681725960709127]
本研究は,AI/MLシステムの開発において,ソフトウェア工学がどのように応用されてきたかを検討することを目的とする。
プロフェッショナルが直面する主な課題は、テスト、AIソフトウェアの品質、データ管理といった分野だ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-07T11:06:28Z) - 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) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)
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。