Fugu-MT 論文翻訳(概要): Speeding up design and making to reduce time-to-project and time-to-market: an AI-Enhanced approach in engineering education

論文の概要: Speeding up design and making to reduce time-to-project and time-to-market: an AI-Enhanced approach in engineering education

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16307v1
Date: Thu, 20 Mar 2025 16:32:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-21 16:34:26.350631
Title: Speeding up design and making to reduce time-to-project and time-to-market: an AI-Enhanced approach in engineering education
Title（参考訳）: デザインのスピードアップとプロジェクトと市場へのタイム・ツー・マーケットの削減--AIによる工学教育のアプローチ
Authors: Giovanni Adorni, Daniele Grosso,
Abstract要約: 本稿では、組み込みシステムのためのソフトウェアアーキテクチャコースにおいて、ChatGPTやGitHub CopilotといったAIツールの統合について検討する。その結果、AIが強化されるが、人間の意思決定に取って代わるものではないため、問題解決、より高速な開発、より高度な成果が実証された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: This paper explores the integration of AI tools, such as ChatGPT and GitHub Copilot, in the Software Architecture for Embedded Systems course. AI-supported workflows enabled students to rapidly prototype complex projects, emphasizing real-world applications like SLAM robotics. Results demon-started enhanced problem-solving, faster development, and more sophisticated outcomes, with AI augmenting but not replacing human decision-making.
Abstract（参考訳）: 本稿では、組み込みシステムのためのソフトウェアアーキテクチャコースにおいて、ChatGPTやGitHub CopilotといったAIツールの統合について検討する。 AIをサポートするワークフローにより、学生はSLAMロボット工学のような現実世界のアプリケーションを強調し、複雑なプロジェクトを迅速にプロトタイプできる。その結果、AIが強化されるが、人間の意思決定に取って代わるものではないため、問題解決、より高速な開発、より高度な成果が実証された。

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