論文の概要: Teaching Requirements Engineering for AI: A Goal-Oriented Approach in Software Engineering Courses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07250v1
- Date: Sat, 26 Oct 2024 23:44:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-17 09:02:19.395765
- Title: Teaching Requirements Engineering for AI: A Goal-Oriented Approach in Software Engineering Courses
- Title（参考訳）: AIに必要なエンジニアリングを教える - ソフトウェアエンジニアリングコースにおける目標指向のアプローチ
- Authors: Beatriz Batista, Márcia Lima, Tayana Conte,
- Abstract要約: AIベースのシステムに高品質な要件を規定する能力を持つソフトウェアエンジニアを準備することが重要です。
本研究の目的は,Goal-Oriented Requirements Engineering(GORE)の有効性と適用性を評価することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.273966905160028
- License:
- Abstract: Context: Requirements Engineering for AI-based systems (RE4AI) presents unique challenges due to the inherent volatility and complexity of AI technologies, necessitating the development of specialized methodologies. It is crucial to prepare upcoming software engineers with the abilities to specify high-quality requirements for AI-based systems. Goal: This research aims to evaluate the effectiveness and applicability of Goal-Oriented Requirements Engineering (GORE), specifically the KAOS method, in facilitating requirements elicitation for AI-based systems within an educational context. Method: We conducted an empirical study in an introductory software engineering class, combining presentations, practical exercises, and a survey to assess students' experience using GORE. Results: The analysis revealed that GORE is particularly effective in capturing high-level requirements, such as user expectations and system necessity. However, it is less effective for detailed planning, such as ensuring privacy and handling errors. The majority of students were able to apply the KAOS methodology correctly or with minor inadequacies, indicating its usability and effectiveness in educational settings. Students identified several benefits of GORE, including its goal-oriented nature and structured approach, which facilitated the management of complex requirements. However, challenges such as determining goal refinement stopping criteria and managing diagram complexity were also noted. Conclusion: GORE shows significant potential for enhancing requirements elicitation in AI-based systems. While generally effective, the approach could benefit from additional support and resources to address identified challenges. These findings suggest that GORE can be a valuable tool in both educational and practical contexts, provided that enhancements are made to facilitate its application.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: AIベースのシステムに必要なエンジニアリング(RE4AI)は、AI技術の本質的なボラティリティと複雑さのために、特殊な方法論の開発を必要とする、ユニークな課題を提示します。
AIベースのシステムに対して、高品質な要件を規定する能力を備えた、今後のソフトウェアエンジニアの準備が不可欠である。
Goal: この研究は,AIベースのシステムに対する要件適用を促進するために,Goal-Oriented Requirements Engineering(GORE),特にKAOSメソッドの有効性と適用性を評価することを目的としている。
方法: 導入型ソフトウェア工学の授業において, プレゼンテーション, 実践演習, GORE を用いた学生の体験評価を併用した実証的研究を行った。
結果: GOREはユーザの期待やシステムの必要性といった高レベルの要求を捉えるのに特に有効であることが明らかとなった。
しかし、プライバシの確保やエラー処理といった詳細な計画では効果が低い。
学生の大多数は、KAOSの方法論を正しくあるいは小さな不十分な方法で適用することができ、その使用性と教育環境における有効性を示した。
学生は、GOREの目的指向性や複雑な要件の管理を促進する構造的アプローチなど、いくつかの利点を見出した。
しかし、ゴール修正の終了基準の決定や図の複雑さの管理といった課題も指摘されている。
結論: GOREは、AIベースのシステムにおける要求の解放を強化する大きな可能性を示している。
一般的に効果的ではあるが、このアプローチは、特定された課題に対処するための追加のサポートとリソースの恩恵を受けることができる。
これらの結果から,GOREは教育と実践の両面で有用なツールになり得ることが示唆された。
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