論文の概要: Be a Partner, not a Bystander in Software Engineering Practice: Bridging the Gaps between Academia and Industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16315v1
- Date: Sun, 08 Feb 2026 02:56:01 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-05-03 21:39:02.570529
- Title: Be a Partner, not a Bystander in Software Engineering Practice: Bridging the Gaps between Academia and Industry
- Title（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングの実践における傍観者ではなく、パートナーになる - アカデミックと産業のギャップを埋める
- Authors: Mohammad Masudur Rahman, Mehil B. Shah,
- Abstract要約: ソフトウェアエンジニアリングコミュニティは、その研究の影響と産業プラクティスとの関連を深く懸念している、と私たちは主張する。
我々は,SEにおける行動と改革の新たな呼びかけを提案し,ソフトウェア工学コミュニティの新たな未来を構想する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6818254855155208
- License:
- Abstract: Software engineering conferences bring together thousands of academicians and software practitioners so that academic research and professional practices can influence each other. In essence, a symbiotic relationship exists between the research community and the software industry, which must be maintained, nurtured and re-examined periodically. Given the major AI breakthroughs (e.g., LLMs) and large-scale adoption of AI by the software industry, a re-examination of the relationship between academia and the SE industry is highly warranted. In this position paper, we argue that the software engineering community is deeply concerned about its research impact and relevance to industry practices. By conducting an empirical study using the survey responses from the SE community, we not only provide compelling evidence supporting our position but also propose new calls for action and reforms in SE, and thus envision a new future for the software engineering community.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングのカンファレンスは、何千もの学者とソフトウェア実践者が集まって、学術的な研究と専門的なプラクティスが互いに影響を与え合うようにします。
本質的には、研究コミュニティとソフトウェア産業の間に共生関係があり、定期的に維持、育成、再検査されなければならない。
AIの大きなブレークスルー(LLMなど)と、ソフトウェア産業によるAIの大規模採用を考えると、学界とSE産業の関係の再検討は非常に保証されている。
本論文では,ソフトウェア工学コミュニティが,その研究効果と産業プラクティスとの関連性について深く懸念していることを論じる。
本研究は,SEコミュニティからの調査回答を用いた実証的研究を通じて,我々の立場を支持する説得力のある証拠を提供するとともに,SEにおける行動と改革の新たな呼びかけを提案し,ソフトウェア工学コミュニティの新たな未来を構想する。
関連論文リスト
- Aligning Academia with Industry: An Empirical Study of Industrial Needs and Academic Capabilities in AI-Driven Software Engineering [45.09204791294318]
大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、ソフトウェア工学(SE)を根本的に変えることである。
トップレベルのSE会場は、自動テストやプログラムの修理といった分野に持続的、あるいは新たな焦点を置き続けているが、これらの学術的進歩と実際の産業的ニーズとの整合性は依然として不明である。
本研究は,これらの重要かつ未解明の課題に学術的関心を振り返り,今後のSE研究を産業的インパクトに導くことを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-17T07:29:18Z) - Quantum Artificial Intelligence for Software Engineering: the Road Ahead [9.447783914028262]
本稿では,ソフトウェア工学における量子AI(QAI)の適用に向けたロードマップを示す。
量子最適化アルゴリズム(quantum optimization algorithm)と量子機械学習(quantum machine learning)の2つの主要なカテゴリについて考察する。
ソフトウェアエンジニアリングへのQAIの適用を成功させるためには、対処すべき課題のいくつかについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-07T20:47:18Z) - 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) - Bridging the Quantum Divide: Aligning Academic and Industry Goals in Software Engineering [7.856941186056147]
本稿では,量子ソフトウェア工学における学術と産業の実質的な違いについて考察する。
この断絶は主に、産業界への限られたアクセスと、商業環境での量子開発の競争性によって生じる。
我々は,この隔たりを橋渡しするための実践的ツール,方法論,ベストプラクティスの開発を目的とした協調的な取り組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-10T20:17:41Z) - 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) - Towards machine learning guided by best practices [0.0]
機械学習(ML)は、医学からソフトウェア工学(SE)まで、複数の応用分野を持つソフトウェアシステムで使われている。
この論文は、SEコミュニティの実践者や研究者が使用し議論するプラクティスを理解するのに役立つ研究の質問に答えることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-29T10:58:37Z) - Industry-academia research collaboration and knowledge co-creation:
Patterns and anti-patterns [12.434688497507397]
本稿では,ソフトウェア工学における産業と学界のコラボレーションと知識共創の経験について報告する。
私たちの経験は、ソフトウェアエンジニアリングの研究者と、ヨーロッパとノルウェーのソフトウェアとIT産業の間の14年間のコラボレーションに及びます。
得られた知見と経験をもとに,産学連携のための14のパターンと14のアンチパターンのセットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-29T16:10:19Z) - An Uncommon Task: Participatory Design in Legal AI [64.54460979588075]
われわれは10年以上前に行われた法律分野における、注目に値する、未調査のAI設計プロセスについて検討する。
インタラクティブなシミュレーション手法によって,コンピュータ科学者と弁護士が共同設計者になれることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-08T15:46:52Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z) - Machine Learning for Software Engineering: A Systematic Mapping [73.30245214374027]
ソフトウェア開発業界は、現代のソフトウェアシステムを高度にインテリジェントで自己学習システムに移行するために、機械学習を急速に採用している。
ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの段階にわたって機械学習の採用について、現状を探求する包括的な研究は存在しない。
本研究は,機械学習によるソフトウェア工学(MLSE)分類を,ソフトウェア工学ライフサイクルのさまざまな段階に適用性に応じて,最先端の機械学習技術に分類するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-27T11:56:56Z)
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。