論文の概要: Integrating LLMs in Software Engineering Education: Motivators, Demotivators, and a Roadmap Towards a Framework for Finnish Higher Education Institutes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22238v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 08:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:32:10.894180
• Title: Integrating LLMs in Software Engineering Education: Motivators, Demotivators, and a Roadmap Towards a Framework for Finnish Higher Education Institutes
• Title（参考訳）: ソフトウェア工学教育におけるLCMの統合 - モチベーター、デモティベーター、フィンランド高等教育機関のためのフレームワークに向けたロードマップ
• Authors: Maryam Khan, Muhammad Azeem Akbar, Jussi Kasurinen,
• Abstract要約: ソフトウェア工学教育におけるLarge Language Models(LLM)の採用の増加は、機会と課題の両方を提示している。 LLMは、学習経験の向上、自動評価、パーソナライズド・チュータリングなどのメリットを提供する。 これらの統合は、学術的完全性、学生の過度な信頼、倫理的配慮に関する懸念も引き起こす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2825802100149328
• License:
• Abstract: The increasing adoption of Large Language Models (LLMs) in software engineering education presents both opportunities and challenges. While LLMs offer benefits such as enhanced learning experiences, automated assessments, and personalized tutoring, their integration also raises concerns about academic integrity, student over-reliance, and ethical considerations. In this study, we conducted a preliminary literature review to identify motivators and demotivators for using LLMs in software engineering education. We applied a thematic mapping process to categorize and structure these factors (motivators and demotivators), offering a comprehensive view of their impact. In total, we identified 25 motivators and 30 demotivators, which are further organized into four high-level themes. This mapping provides a structured framework for understanding the factors that influence the integration of LLMs in software engineering education, both positively and negatively. As part of a larger research project, this study serves as a feasibility assessment, laying the groundwork for future systematic literature review and empirical studies. Ultimately, this project aims to develop a framework to assist Finnish higher education institutions in effectively integrating LLMs into software engineering education while addressing potential risks and challenges.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学教育におけるLarge Language Models(LLM)の採用の増加は、機会と課題の両方を提示している。 LLMは、学習経験の向上、自動評価、パーソナライズド・チュータリングなどの利点を提供するが、その統合は学術的完全性、学生の過度な信頼、倫理的配慮ももたらしている。 本研究は,ソフトウェア工学教育におけるLCMの活用に向けたモチベータと実証者を特定するための予備的な文献レビューを行った。 これらの要因(モチベータと復調器)を分類・構造化するために,テーママッピングプロセスを適用し,その影響を包括的に把握した。 合計で25のモチベータと30のデモティベータを同定し,さらに4つのハイレベルテーマに分類した。 このマッピングは、ソフトウェア工学教育におけるLLMの統合に影響を与える要因を肯定的かつ否定的に理解するための構造化されたフレームワークを提供する。 大規模な研究プロジェクトの一環として,本研究は,今後の体系的な文献レビューと実証研究の基礎となる,実現可能性の評価として機能する。 このプロジェクトの目的は、フィンランドの高等教育機関がLLMをソフトウェア工学教育に効果的に統合し、潜在的なリスクと課題に対処する枠組みを開発することである。

関連論文リスト

• Position: LLMs Can be Good Tutors in Foreign Language Education [87.88557755407815]
  我々は、外国語教育(FLE)において、大きな言語モデル(LLM)が効果的な家庭教師として機能する可能性を主張する。 具体的には、(1)データエンハンサーとして、(2)学習教材の作成や学生シミュレーションとして、(2)タスク予測器として、学習者の評価や学習経路の最適化に、(3)エージェントとして、そして、パーソナライズされた包括的教育を可能にする3つの重要な役割を果たせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-08T06:48:49Z)
• A Survey on Large Language Models with some Insights on their Capabilities and Limitations [0.3222802562733786]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語関連タスクで顕著なパフォーマンスを示す。 LLMは、そのコア機能を超えて、創発的な能力を示す。 本稿では,これらの機能を実現する基盤となるコンポーネント,スケーリング機構,アーキテクチャ戦略について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-03T21:04:49Z)
• Faculty Perspectives on the Potential of RAG in Computer Science Higher Education [0.0]
  仮想教示アシスタントと教示アシスタントの2つのタスクに対する検索補助(RAG)アプリケーションを開発した。 本研究は,LLMに基づくRAGの教育への応用に関する教員のフィードバックを収集した初めてのものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T14:55:22Z)
• A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law [65.87885628115946]
  大規模言語モデル(LLM)は、金融、医療、法律の展望に革命をもたらしている。 我々は、医療における診断・治療方法論の強化、財務分析の革新、法的解釈・コンプライアンス戦略の精査におけるLCMの役割を強調した。 これらの分野におけるLLMアプリケーションの倫理を批判的に検討し、既存の倫理的懸念と透明で公平で堅牢なAIシステムの必要性を指摘した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T22:43:02Z)
• Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing [56.75702900542643]
  大規模言語モデルの自己改善のためのAlphaLLMを紹介する。 モンテカルロ木探索(MCTS)とLLMを統合し、自己改善ループを確立する。 実験の結果,AlphaLLM は付加アノテーションを使わずに LLM の性能を大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:21:34Z)
• Large Language Models for Education: A Survey and Outlook [69.02214694865229]
  各視点の技術的進歩を体系的にレビューし、関連するデータセットとベンチマークを整理し、教育におけるLSMの展開に伴うリスクと課題を特定する。 本調査は、LLMの力を利用して教育実践を変革し、より効果的なパーソナライズされた学習環境を育むための、教育者、研究者、政策立案者のための総合的な技術図を提供することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T21:04:29Z)
• Rethinking Machine Unlearning for Large Language Models [85.92660644100582]
  大規模言語モデル(LLM)の領域における機械学習の研究 このイニシアチブは、望ましくないデータの影響(機密情報や違法情報など)と関連するモデル機能を排除することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T20:51:58Z)
• An Empirical Study on Usage and Perceptions of LLMs in a Software Engineering Project [1.433758865948252]
  大規模言語モデル(LLM)は人工知能の飛躍であり、人間の言語を用いたタスクに優れる。 本稿では、AI生成したコードを分析し、コード生成に使用するプロンプトと人間の介入レベルを分析し、コードをコードベースに統合する。 ソフトウェア開発の初期段階において,LSMが重要な役割を担っていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T14:32:32Z)
• Large Language Models in Education: Vision and Opportunities [23.399139761508934]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の研究背景とモチベーションを紹介する。 次に、デジタル教育とEduLLMの関係について論じ、教育大規模モデルの現在の研究状況について要約する。 主な貢献は、研究背景の体系的概要とビジョン、大規模教育モデル(LLM4Edu)のモチベーションと応用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T05:04:20Z)
• Towards an Understanding of Large Language Models in Software Engineering Tasks [29.30433406449331]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成や推論タスクにおける驚くべきパフォーマンスのために、広く注目を集め、研究している。 コード生成などのソフトウェア工学タスクにおけるLLMの評価と最適化が研究の焦点となっている。 本稿では,LLMとソフトウェア工学を組み合わせた研究・製品について包括的に検討・検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T12:37:29Z)
• A Survey on Evaluation of Large Language Models [87.60417393701331]
  大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方で人気が高まっている。 本稿では,評価方法,評価方法,評価方法の3つの重要な側面に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T16:28:35Z)

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。