論文の概要: Generative AI in the Software Engineering Domain: Tensions of Occupational Identity and Patterns of Identity Protection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03571v1
- Date: Fri, 4 Oct 2024 16:20:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 21:17:55.391243
- Title: Generative AI in the Software Engineering Domain: Tensions of Occupational Identity and Patterns of Identity Protection
- Title（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリング領域における生成AI: 職業的アイデンティティの緊張とアイデンティティ保護のパターン
- Authors: Anuschka Schmitt, Krzysztof Z. Gajos, Osnat Mokryn,
- Abstract要約: 我々は、ソフトウェア技術者が生成人工知能(GAI)を理解する方法と理由を理解するために、職業的アイデンティティの理論レンズと自己決定理論を構築している。
技術者のセンスメイキングは、下級生や上級生が、能力、自律性、関連性に対するニーズが、GAIによって異なる影響を受けていると感じているため、ドメインの専門知識に依存していることが分かりました。
本稿では、組織やシステムデザイナが、技術変革が労働者の職業的アイデンティティに与える影響をいかに促進できるかに関する設計ガイドラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.268049805078337
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The adoption of generative Artificial Intelligence (GAI) in organizational settings calls into question workers' roles, and relatedly, the implications for their long-term skill development and domain expertise. In our qualitative study in the software engineering domain, we build on the theoretical lenses of occupational identity and self-determination theory to understand how and why software engineers make sense of GAI for their work. We find that engineers' sense-making is contingent on domain expertise, as juniors and seniors felt their needs for competence, autonomy, and relatedness to be differently impacted by GAI. We shed light on the importance of the individual's role in preserving tacit domain knowledge as engineers engaged in sense-making that protected their occupational identity. We illustrate how organizations play an active role in shaping workers' sense-making process and propose design guidelines on how organizations and system designers can facilitate the impact of technological change on workers' occupational identity.
- Abstract（参考訳）: 組織環境におけるジェネレーティブ・人工知能(GAI)の導入は、労働者の役割に疑問を投げかけ、それに関連して、長期的なスキル開発やドメインの専門知識に影響を及ぼす。
ソフトウェアエンジニアリング領域における質的研究では、職業的アイデンティティの理論レンズと自己決定理論に基づいて、ソフトウェアエンジニアがどのようにして、なぜ自分たちの仕事にGAIを理解するのかを理解しています。
技術者のセンスメイキングは、下級生や上級生が、能力、自律性、関連性に対するニーズが、GAIによって異なる影響を受けていると感じているため、ドメインの専門知識に依存していることが分かりました。
我々は、職業的アイデンティティを保護するセンスメイキングに従事するエンジニアとして、暗黙のドメイン知識を保存する上で、個人の役割の重要性を強調した。
本稿では、労働者の意識形成過程において組織がどのように積極的な役割を担っているかを説明し、組織やシステムデザイナが労働者の職業的アイデンティティに技術的変化が及ぼす影響をいかに促進するかに関する設計ガイドラインを提案する。
関連論文リスト
- A Roles-based Competency Framework for Integrating Artificial Intelligence (AI) in Engineering Courses [0.13154296174423616]
本稿では,AIを学際的な工学コースやカリキュラムに統合するためのフレームワークを提案する。
エンジニアリングにおけるAIの利用は、新興だが成長している分野である。
フレームワークの実装における課題について議論し、組込みアプローチの必要性を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-28T19:13:14Z) - Integrating AI Education in Disciplinary Engineering Fields: Towards a System and Change Perspective [0.21262546447395844]
人工知能(AI)のデータやツールを扱う能力を高めることは、学際的なエンジニアリング分野においてより重要になっている。
ChatGPTのような教育と学習のためのツールの採用は大きな注目を集めているが、工学教育におけるAI知識の統合、能力、スキルが欠如している。
本稿では,変化モデルのレンズを通して,工学におけるAI教育の統合に関するシステム視点を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-28T18:02:17Z) - Do Responsible AI Artifacts Advance Stakeholder Goals? Four Key Barriers Perceived by Legal and Civil Stakeholders [59.17981603969404]
責任あるAI(RAI)コミュニティは、透明性を促進し、AIシステムのガバナンスをサポートするために、多数のプロセスとアーティファクトを導入している。
我々は、責任あるAI活動に関する政策と擁護を通知する19の政府、法律、市民社会の利害関係者と半構造化されたインタビューを行う。
我々は、これらの信念を4つの障壁にまとめて、RAIアーティファクトが(必然的に)市民社会、政府、産業間での権力関係を再構成する方法を説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T00:14:37Z) - With Great Power Comes Great Responsibility: The Role of Software Engineers [2.460584178849129]
ソフトウェアエンジニアリングの展望は、デジタルトランスフォーメーションとAIの上昇の中で急速に進化している。
このビジョンペーパーは、進化する専門職に固有の複雑さと倫理的考察をナビゲートする、新しい世代のソフトウェアエンジニアを育成することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T19:12:52Z) - 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) - 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) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-06T10:12:56Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z) - Artificial Intelligence (AI) and IT identity: Antecedents Identifying
with AI Applications [0.76146285961466]
マネージャをAIシステムに置き換えることは、労働者の成果に悪影響を及ぼす可能性がある。
労働者がAIシステムとの関係から、同じ恩恵を受けるかどうかは不明だ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-15T10:59:43Z) - Synergizing Domain Expertise with Self-Awareness in Software Systems: A
Patternized Architecture Guideline [11.155059219430207]
本稿では、ソフトウェアシステムにおける自己適応性を高めるために、ドメインの専門知識の相乗化と自己認識の重要性を強調する。
我々は、DBASESと呼ばれる概念、豊富なパターン、方法論の総合的なフレームワークを提示し、エンジニアに原則化されたガイドラインを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-20T12:17:22Z)
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。