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 15:30:52.49139
- 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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- 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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