論文の概要: The Role of Generative AI in Software Student CollaborAItion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14084v1
- Date: Thu, 23 Jan 2025 20:43:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-27 14:58:59.206537
- Title: The Role of Generative AI in Software Student CollaborAItion
- Title（参考訳）: ソフトウェア学生コラボレーションにおける生成AIの役割
- Authors: Natalie Kiesler, Jacqueline Smith, Juho Leinonen, Armando Fox, Stephen MacNeil, Petri Ihantola,
- Abstract要約: 我々は、AIエージェントが、コンピューティング教育における協調プロセスにおいて、あらゆる役割を担えるシナリオを考察する。
私たちの研究の目標は、潜在的な未来を構想し、批判的に調べることです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7766323073490216
- License:
- Abstract: Collaboration is a crucial part of computing education. The increase in AI capabilities over the last couple of years is bound to profoundly affect all aspects of systems and software engineering, including collaboration. In this position paper, we consider a scenario where AI agents would be able to take on any role in collaborative processes in computing education. We outline these roles, the activities and group dynamics that software development currently include, and discuss if and in what way AI could facilitate these roles and activities. The goal of our work is to envision and critically examine potential futures. We present scenarios suggesting how AI can be integrated into existing collaborations. These are contrasted by design fictions that help demonstrate the new possibilities and challenges for computing education in the AI era.
- Abstract（参考訳）: コラボレーションは、コンピューティング教育の重要な部分である。
ここ数年のAI能力の増大は、コラボレーションを含むシステムとソフトウェアエンジニアリングのあらゆる側面に深刻な影響を与えている。
本稿では,AIエージェントがコンピュータ教育における協調的プロセスにおいてどのような役割を担えるかを考える。
これらの役割、ソフトウェア開発が現在含んでいる活動とグループダイナミクスを概説し、AIがこれらの役割や活動を促進することができるかどうか、どのように議論する。
私たちの研究の目標は、潜在的な未来を構想し、批判的に調べることです。
既存のコラボレーションにAIをどのように統合できるかを示すシナリオを提示します。
これらは、AI時代のコンピューティング教育の新たな可能性と課題の実証に役立つデザインフィクションとは対照的である。
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) - Towards the Terminator Economy: Assessing Job Exposure to AI through LLMs [10.844598404826355]
米国の雇用の3分の1はAIに強く依存している。
この露出は、2019年から2023年までの雇用と賃金の伸びと正の相関関係にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-27T08:14:18Z) - 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) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z) - In-IDE Human-AI Experience in the Era of Large Language Models; A
Literature Review [2.6703221234079946]
IDEにおけるヒューマンAIエクスペリエンスの研究は、これらのAIツールがソフトウェア開発プロセスをどのように変化させているかを理解する上で非常に重要である。
我々は,IDE内人間-AI体験研究の現状を研究するために文献レビューを行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-19T14:55:51Z) - Human AI Collaboration in Software Engineering: Lessons Learned from a
Hands On Workshop [1.14603174659129]
この研究は、人間のAIインタラクションの進化する性質、ソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるAIの能力、この領域にAIを統合することの課題と制限など、重要なテーマを特定している。
この結果は、AI、特にChatGPTがコード生成と最適化の効率を改善する一方で、特に複雑な問題解決とセキュリティ上の考慮を必要とする分野において、人間の監視は依然として重要であることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-17T06:31:05Z) - What Students Can Learn About Artificial Intelligence -- Recommendations
for K-12 Computing Education [0.0]
デジタルトランスフォーメーションの文脈における技術進歩は、人工知能(AI)分野における急速な発展の基礎である
AIのトピックを含むように、コンピュータサイエンスカリキュラムの数が増えている。
本稿では,デジタルリテラシーと社会的視点に対処する学習目的のカリキュラムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-10T20:39:43Z) - AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities
and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。
我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。
主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z) - Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and
Stir" [76.44130385507894]
本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z) - Human-Centered AI for Data Science: A Systematic Approach [48.71756559152512]
HCAI(Human-Centered AI)は、さまざまなヒューマンタスクをサポートするAI技術の設計と実装を目的とした研究活動である。
データサイエンス(DS)に関する一連の研究プロジェクトを使ってHCAIにどのようにアプローチするかをケーススタディとして紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-03T21:47:13Z) - 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)
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。