論文の概要: Reshaping Undergraduate Computer Science Education in the Generative AI Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07545v1
• Date: Sat, 02 May 2026 05:26:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.481145
• Title: Reshaping Undergraduate Computer Science Education in the Generative AI Era
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAI時代における学部コンピュータサイエンス教育の再構築
• Authors: Yi-Chieh Lee, Nattapat Boonprakong, Yugin Tan, Harold Soh, Alex Potanin, Viraj Kumar, Anoop K. Sinha, Chen Qian, Paul Denny, Mennatallah El-Assady, Ian Oakley, Jake Renzella, Amy Zhang, Jat Singh, Wee Sun Lee, Hsuan-Tien Lin, Jane L. E, Anthony Tang, Margaret M. Burnett, Sowmya Somanath, Renwen Zhang, Vicky Charisi, Alexandra I. Cristea,
• Abstract要約: 生成AIはコンピュータサイエンス(CS)教育の転換点である。 AI技術の進歩に追随するため、CSカリキュラムは、AI生成したアーティファクトの理解と検証へのシフトを検討するべきである。 我々は、未来のコンピュータサイエンスの卒業生を効果的に準備し、問題を作成し、解決し、管理し、AIで人工物を作ることができると信じています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.78707817763434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI represents a turning point for Computer Science (CS) education. In recent decades, post-secondary CS education has largely focused on what has been seen as practical software engineering skills: implementation-level programming, debugging, testing, and software design, analysis, and documentation. However, this framing is becoming less tenable as generative AI automates many of these tasks, challenging their centrality in CS education. To keep pace with advances in AI technology, CS curricula should consider a shift toward understanding and verifying AI-generated artifacts. This white paper outlines the findings of two international NUS-Google Workshops in Singapore, where we convened faculty members, industry practitioners, and students, and proposes a strategic response to reshape how CS should be taught at the undergraduate level. Based on the findings, we identify critical skills that must be preserved and those that are becoming less important. By incorporating these skills as "breadcrumbs," we can provide helpful nudges and engaging exercises within the current curriculum, enhancing learning experiences for everyone. We believe that to effectively prepare future computer science graduates, capable of creating, solving problems, and managing, as well as co-creating, artifacts with AI. It is important to consider a shift in curricula. Emphasizing system design, abstraction, and critical evaluation could greatly enhance their education and readiness for the challenges ahead. We propose prerequisites for solutions to reform CS education by fostering AI-native competencies, re-centering fundamental education, enhancing advanced pathways, embracing new pedagogies, and shifting institutional support.
• Abstract（参考訳）: 生成AIはコンピュータサイエンス(CS)教育の転換点である。 最近の数十年間、CS教育は実装レベルのプログラミング、デバッグ、テスト、ソフトウェア設計、分析、ドキュメントなど、実践的なソフトウェアエンジニアリングスキルと見なされるものに集中してきた。 しかし、生成的AIがこれらのタスクの多くを自動化し、CS教育における彼らの中心性に挑戦するにつれ、このフレーミングは持続可能になってきている。 AI技術の進歩に追随するため、CSカリキュラムは、AI生成したアーティファクトの理解と検証へのシフトを検討するべきである。 本稿では,シンガポールにおける2つのNUS-Googleワークショップの成果を概説し,学部生,産業界実践者,学生を招集し,学部レベルでのCSの教育方法を変えるための戦略的対応を提案する。 これらの結果から,保存すべき重要なスキルと,重要度が低下しているスキルを同定した。 これらのスキルを"パンクラム"として取り入れることで、現在のカリキュラムで有用な育児やエンゲージメントを提供し、全員の学習体験を向上させることができます。 我々は、未来のコンピュータサイエンスの卒業生を効果的に準備し、問題を作成し、解決し、管理し、AIで人工物を作ることができると信じています。 カリキュラムの変化を考慮することが重要です。 システム設計、抽象化、批判的な評価を強調することで、今後の課題に対する教育と準備が大幅に向上する可能性がある。 我々は、AIネイティブ能力の育成、基礎教育の再中心化、先進的な経路の強化、新しい教育の受容、制度的支援の転換によるCS教育改革のためのソリューションの前提条件を提案する。

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