論文の概要: Teaching Empathy in Software Engineering Education in the Age of Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04689v1
- Date: Mon, 06 Apr 2026 13:56:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.211805
- Title: Teaching Empathy in Software Engineering Education in the Age of Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 人工知能時代のソフトウェア工学教育における共感教育
- Authors: Ronnie de Souza Santos, Cleyton Magalhães, Giuseppe Destefanis, Mairieli Wessel, Ann Barcomb, Sherlock Licorish, Brody Stuart-Verner, Italo Santos,
- Abstract要約: 本研究は,ソフトウェア工学コースに共感を取り入れた教育実践について考察する。
教育者が報告した実践の質的分析を用いて,技術科目において共感が機能する5つのカテゴリを特定した。
その結果,共感は個別のトピックとしてではなく,コア開発活動に埋め込まれることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0214229015452507
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Empathy has been discussed as a relevant human capability in software engineering, particularly in activities that require understanding users, stakeholders, and the societal implications of technological systems. This relevance becomes more pronounced in the context of artificial intelligence, where software increasingly participates in decisions that affect diverse individuals and communities. However, limited guidance exists on how empathy can be integrated into technical software engineering education in ways that connect with the development of AI-enabled systems. This study investigates teaching practices that educators use to incorporate empathy into software engineering courses. Using qualitative analysis of educator-reported practices, we identified five categories through which empathy is operationalized within technical coursework: societal framing of AI systems, fairness and accessibility considerations in design and evaluation, representation of diverse users, stakeholder role awareness and responsibility, and structured reflection and feedback during development processes. The findings indicate that empathy can be embedded within core development activities rather than taught as a separate topic, enabling students to reason about bias, accessibility, accountability, and the societal consequences of AI technologies. These results contribute a structured view of how empathy-oriented practices can be incorporated into software engineering education to support the preparation of students who will develop AI-enabled systems.
- Abstract（参考訳）: 共感は、ソフトウェア工学、特にユーザ、利害関係者、および技術システムの社会的影響を理解することを必要とする活動において、関連する人間の能力として議論されてきた。
この関連性は、さまざまな個人やコミュニティに影響を与える決定にソフトウェアがますます参加する人工知能の文脈でより顕著になる。
しかし、AI対応システムの開発と結びつく方法で、共感を技術ソフトウェア工学教育に組み込む方法については、限られたガイダンスが存在する。
本研究は,ソフトウェア工学コースに共感を取り入れた教育実践について考察する。
教育者が報告した実践の質的分析を用いて、AIシステムの社会的フレーミング、設計と評価における公正性とアクセシビリティの考慮、多様なユーザの表現、ステークホルダーの役割意識と責任、開発プロセスにおける構造化されたリフレクションとフィードバックの5つのカテゴリを特定した。
この結果は、生徒が偏見、アクセシビリティ、説明責任、そしてAI技術の社会的影響について推論できるようにするために、別のトピックとして教えるのではなく、中核的な開発活動に共感を組み込むことができることを示している。
これらの結果は、AI対応システムを開発する学生の準備を支援するために、共感指向のプラクティスをソフトウェア工学教育に組み込むことができるかという構造化された見解に寄与する。
関連論文リスト
- Empathy in Software Engineering Education: Evidence, Practices, and Opportunities [2.198430261120653]
本研究は,ソフトウェア工学教育において共感がどのように使われているか,教えられ,議論されてきたかを検討する。
2001年から2025年にかけて,6つのデータベースを網羅的に検索し,43の初等研究を分析した。
その結果,ソフトウェア工学は共感を構造的,設計的,測定可能なプラクティスに翻訳するのに対し,共感は社会的責任に結びつく倫理的,反省的な能力であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-08T02:32:26Z) - Perspectives and potential issues in using artificial intelligence for computer science education [0.0]
ChatGPTは、Large Language Models (LLM) と幅広い人工知能 (AI) ソリューションに広く関心を寄せている。
AI技術は学習経験を向上させる可能性を秘めているが、新たな懸念もある。
これには、技術への過度な信頼のリスク、基本的な認知スキルの侵食の可能性、そしてそのようなイノベーションへの公平なアクセスを維持することの課題が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-17T06:34:23Z) - Student Perspectives on the Benefits and Risks of AI in Education [0.49157446832511503]
近年,人工知能(AI)を用いたチャットボットの教育的利用が増加している。
これらの技術の採用は、学術的完全性、生徒が個別に問題解決する能力、潜在的なバイアスに影響を及ぼす懸念を提起している。
学生の視点や経験をよりよく理解するために,米国の大公立大学で調査を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-04T17:36:11Z) - Beyond the Classroom: Bridging the Gap Between Academia and Industry with a Hands-on Learning Approach [2.8123958518740544]
自己適応型ソフトウェアシステムは、ソフトウェア設計と運用に重要な焦点をあてている。
実践者の調査では、知識のある個人が不足しているため、業界における採用が妨げられている。
我々は、理論知識とハンズオン学習を産業関連技術と統合した自己適応型ソフトウェアシステムでコースを教える経験を提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-14T21:32:25Z) - AI Automatons: AI Systems Intended to Imitate Humans [54.19152688545896]
人々の行動、仕事、能力、類似性、または人間性を模倣するように設計されたAIシステムが増加している。
このようなAIシステムの研究、設計、展開、可用性は、幅広い法的、倫理的、その他の社会的影響に対する懸念を喚起している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-04T03:55:38Z) - Generative AI Literacy: Twelve Defining Competencies [48.90506360377104]
本稿では、生成AIと対話するために必要なスキルと知識領域を網羅した、生成人工知能(AI)リテラシーの能力に基づくモデルを提案する。
能力は、基礎的なAIリテラシーから、倫理的および法的考慮を含むエンジニアリングとプログラミングのスキルの促進まで様々である。
これらの12の能力は、個人、政策立案者、政府高官、教育者が責任を持って生成AIの可能性をナビゲートし活用しようとするための枠組みを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-29T14:55:15Z) - The Ethics of AI in Education [0.0]
人工知能の研究室ベースの科学から生きた人間の文脈への移行は多くの歴史的、社会文化的偏見、不平等、道徳的ジレンマに焦点を合わせている。
AIの幅広い倫理に関する疑問は、教育におけるAI(AIED)にも関係している。
AIEDは、その技術がユーザに与える影響、そのような技術が私たちが学び、教える方法の強化や変更にどのように使われるか、そして私たちが社会や個人として、教育の成果として価値あるものについて、さらなる課題を提起します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-22T11:41:37Z) - Toward enriched Cognitive Learning with XAI [44.99833362998488]
本稿では,人工知能(AI)ツールによる認知学習のためのインテリジェントシステム(CL-XAI)を提案する。
CL-XAIの使用は、学習者が問題解決スキルを高めるために問題に取り組むゲームインスパイアされた仮想ユースケースで説明される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T16:13:47Z) - Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。
本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)
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。