論文の概要: Maintaining the Heterogeneity in the Organization of Software Engineering Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03093v1
- Date: Tue, 03 Feb 2026 04:34:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.241599
- Title: Maintaining the Heterogeneity in the Organization of Software Engineering Research
- Title(参考訳): ソフトウェア工学研究の組織における不均一性の維持
- Authors: Yang Yue, Zheng Jiang, Yi Wang,
- Abstract要約: 資金提供された研究モデルは、ソフトウェア工学の研究において支配的になっています。
私たちはコミュニティに対して、ソフトウェアエンジニアリング研究の組織における異質性を維持することを真剣に検討するよう促しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.527400683178472
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The heterogeneity in the organization of software engineering (SE) research historically exists, i.e., funded research model and hands-on model, which makes software engineering become a thriving interdisciplinary field in the last 50 years. However, the funded research model is becoming dominant in SE research recently, indicating such heterogeneity has been seriously and systematically threatened. In this essay, we first explain why the heterogeneity is needed in the organization of SE research, then present the current trend of SE research nowadays, as well as the consequences and potential futures. The choice is at our hands, and we urge our community to seriously consider maintaining the heterogeneity in the organization of software engineering research.
- Abstract(参考訳): ソフトウェア工学(SE)研究の組織における異質性は歴史的に存在し、例えば、資金提供された研究モデルとハンズオンモデルがあり、この50年でソフトウェア工学は学際分野として繁栄している。
しかし、最近SE研究において資金提供された研究モデルが主流となり、そのような異質性は深刻かつ体系的に脅かされていることを示している。
本論では,SE研究の組織化に異質性が必要な理由を最初に説明し,近年のSE研究の動向と今後の展望について述べる。
私たちはコミュニティに対して、ソフトウェアエンジニアリング研究の組織における異質性を維持することを真剣に検討するよう促しています。
関連論文リスト
- From AI for Science to Agentic Science: A Survey on Autonomous Scientific Discovery [108.1082357960201]
エージェントAIは仮説生成、実験設計、実行、分析、反復的洗練の能力を示す。
この調査は、生命科学、化学、材料科学、物理学にまたがる自律的な科学的発見のドメイン指向のレビューを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-18T05:25:54Z) - AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research [55.5452803680643]
我々はAI for Research(AI4Research)に関する総合的な調査を行う。
まず、AI4Researchの5つの主要なタスクを分類する系統分類を導入する。
主要な研究ギャップを特定し、将来有望な方向性を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-02T17:19:20Z) - Generative AI and Empirical Software Engineering: A Paradigm Shift [9.284024538100063]
本稿では,大規模言語モデルのソフトウェア工学への統合が,確立した研究パラダイムをいかに破壊するかを考察する。
我々は、我々が研究している現象、我々が依存する方法や理論、分析するデータ、そして、動的AIを介する環境で発生する妥当性に対する脅威をどう変えるかについて議論する。
私たちの目標は、経験豊かなソフトウェアエンジニアリングコミュニティが、AIシステムが単なるツールではなく、ソフトウェアエンジニアリングとその研究を形作る活発な協力者の未来に、その質問や道具、検証基準を適合させることです。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-12T04:13:07Z) - Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation [58.064940977804596]
多くの新しいAIモデルとツールが提案され、世界中の研究者や学者が研究をより効果的かつ効率的に実施できるようにすることを約束している。
これらのツールの欠点と誤用の可能性に関する倫理的懸念は、議論の中で特に顕著な位置を占める。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-07T18:26:45Z) - Making Software Development More Diverse and Inclusive: Key Themes, Challenges, and Future Directions [50.545824691484796]
ソフトウェア開発者の多様性と包摂性(SDDI)を改善するための課題と機会に関する6つのテーマを特定します。
4つのテーマの利点、害、今後の研究の方向性を特定します。
残りの2つのテーマ、人工知能とSDDIとAIとコンピュータサイエンスの教育について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T16:18:11Z) - Looking back and forward: A retrospective and future directions on Software Engineering for systems-of-systems [0.11470070927586014]
TextitInternational Workshop on Software Engineering for Systems-of-Systems (SESoS)シリーズは、ソフトウェア工学の観点からSoSに対処する科学フォーラムのギャップを埋めるために2013年に始まった。
本稿では,SeSoSワークショップ(2013-2023)の11版にまたがる57件の論文をもとに,SoSのためのソフトウェアエンジニアリングの進化と今後の軌道について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T13:12:39Z) - Open Problems in DAOs [12.007226344585092]
分散型自治組織(DAOs)は、契約によって統治される、急速に成長する新しい組織である。
スマートコンコンストラクタの新たな科学に研究者が貢献する方法を述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-29T23:48:45Z) - Recommendations for Systematic Research on Emergent Language [1.52292571922932]
我々は、創発的な言語研究の全体目標を特定し、それらを科学または工学のいずれかに分類する。
我々は,科学と工学の中核となる方法論的要素を提示し,その役割を現在の創発的言語研究で分析し,これらの要素をどう適用するかを推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-22T18:10:44Z)
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。