論文の概要: Embedding Generative AI into Systems Analysis and Design Curriculum: Framework, Case Study, and Cross-Campus Empirical Evidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17515v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 12:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.236606
• Title: Embedding Generative AI into Systems Analysis and Design Curriculum: Framework, Case Study, and Cross-Campus Empirical Evidence
• Title（参考訳）: 生成AIをシステム分析・設計カリキュラムに組み込む:フレームワーク,ケーススタディ,クロスカンポの実証的エビデンス
• Abstract要約: 学生は、ユーザーのニーズやコンテキストの適切さを判断することなく、盲目的または非批判的にAI提案を受け入れるリスクがある。 SAGEは、GenAIをカリキュラムデザインに組み込んで、AIコントリビューションの受け入れ、修正、拒否を学生に教えることによって、このギャップに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Systems analysis students increasingly use Generative AI, yet current pedagogy lacks systematic approaches for teaching responsible AI orchestration that fosters critical thinking whilst meeting educational outcomes. Students risk accepting AI suggestions blindly or uncritically without assessing alignment with user needs or contextual appropriateness. SAGE (Structured AI-Guided Education) addresses this gap by embedding GenAI into curriculum design, training students when to accept, modify, or reject AI contributions. Implementation with 18 student groups across four Australian universities revealed how orchestration skills develop. Most groups (84\%) moved beyond passive acceptance, showing selective judgment, yet none proactively identified gaps overlooked by both human and AI analysis, indicating a competency ceiling. Students strong at explaining decisions also performed well at integrating sources, and those with deep domain understanding consistently considered accessibility considerations. Accessibility awareness proved fragile. When writing requirements, 85\% of groups explicitly considered elderly users and cultural needs. Notably, 55\% of groups struggled identifying when AI misclassified system boundaries (what belongs inside versus outside the system), 45\% missed data management errors (how information is stored and updated), and 55\% overlooked missing exception handling. Three implications emerge for educators: (i) require students to document why they accepted, modified, or rejected each AI suggestion, making reasoning explicit; (ii) embed accessibility prompts at each development stage because awareness collapses without continuous scaffolding; and (iii) have students create their own specifications before using AI, then compare versions, and anchor to research or standards to identify gaps.
• Abstract（参考訳）: システム分析の学生は、ジェネレーティブAIをますます利用しているが、現在の教育実践は、教育成果を達成しながら批判的思考を促進する責任あるAIオーケストレーションを教えるための体系的なアプローチを欠いている。 学生は、ユーザーのニーズやコンテキストの適切さを判断することなく、盲目的または非批判的にAI提案を受け入れるリスクがある。 SAGE(Structured AI-Guided Education)は、GenAIをカリキュラムデザインに組み込んで、AIコントリビューションの受け入れ、修正、拒否を学生に教えることによって、このギャップに対処する。 オーストラリアの4大学の18の学生グループによる実践は、オーケストレーションスキルの発達の仕方を明らかにした。 ほとんどのグループ (84\%) は受動的受理を超え、選択的な判断を示したが、人間とAIの両方の分析で見落とされたギャップを積極的に特定することはなく、有能な天井を示す。 資料の統合において, 意思決定を強く説明する学生も良好に機能し, 深い知識を持つ学生は, アクセシビリティの考慮事項を一貫して考慮した。 アクセシビリティの認知は脆弱であった。 要件を書く場合、85\%のグループは、高齢者と文化的ニーズを明示的に考慮している。 特に、55%のグループは、AIがシステムのバウンダリ(内部と外部のバウンダリ)を誤って分類した際の識別に苦労し、45パーセントはデータ管理エラー(情報の保存と更新方法)、55パーセントは見落としている例外処理に苦労した。 教育者には3つの意味が浮かび上がる。 i) 学生は,それぞれのAI提案を受理し,修正し,拒絶した理由を文書化しなければならない。 (二)継続的足場を使わずに意識が崩壊するため、各開発段階にアクセシビリティープロンプトを埋め込む。 三 生徒は、AIを使用する前に独自の仕様を作成し、バージョンを比較し、研究や標準に固定してギャップを特定する。

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