論文の概要: The Rise of AI-Native Software Engineering: Implications for Practice, Education, and the Future Workforce
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12986v1
- Date: Thu, 11 Jun 2026 07:23:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.637482
- Title: The Rise of AI-Native Software Engineering: Implications for Practice, Education, and the Future Workforce
- Title（参考訳）: AI-Native Software Engineeringの台頭 - 実践、教育、そして今後の作業への意味
- Authors: Mamdouh Alenezi,
- Abstract要約: Generative Artificial Intelligence (GenAI)、Large Language Models (LLM)、そして出現するAgentic AIは、ソフトウェア工学史上最も破壊的な変革である。
本稿は、48の検証された影響力のある査読論文を体系的にレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI), Large Language Models (LLMs), and emerging Agentic AI constitute the most disruptive transformation in the history of software engineering (SE), reshaping development processes, required competencies, professional roles, and the educational outcomes that universities must deliver. This paper presents a systematic review of 48 verified, influential peer-reviewed publications (2016--2026) drawn from leading venues in software engineering, machine learning, computing education, human--AI collaboration, and software productivity. Studies were discovered, screened, and analyzed through a four-agent research workflow (Literature Discovery, Scientometric Analysis, Curriculum Transformation, and Workforce Impact) and were verified against primary sources. We synthesize the evidence along nine themes and three trajectories -- practice, education, and workforce -- and report a scientometric inflection in which annual LLM-for-SE output grew roughly five-fold after late 2022. From this synthesis we contribute: (i) a conceptual framework for AI-native software engineering organized around \emph{intent}, \emph{collaboration}, and \emph{verification}; (ii) a nine-dimension competency model spanning specification, critical evaluation, agent orchestration, and metacognition; (iii) a four-phase university curriculum roadmap with AI-resilient assessment; (iv) faculty-development and workforce-transformation strategies; and (v) a prioritized agenda of eleven research gaps. The evidence base is internally contradictory on the magnitude and direction of productivity effects, underscoring that benefits are strongly context-dependent and that educating engineers for judgment, verification, and orchestration -- rather than code production alone -- is the central challenge of the AI-native era.
- Abstract（参考訳）: Generative Artificial Intelligence (GenAI)、Large Language Models (LLMs)、そして新しいエージェントAIは、ソフトウェア工学(SE)の歴史において最も破壊的な変革であり、開発プロセスの再構築、必要な能力、専門職、大学が提供しなければならない教育成果である。
本稿では,ソフトウェア工学,機械学習,コンピューティング教育,人間-AIコラボレーション,ソフトウェア生産性などの主要な分野から抽出された,48の検証済みかつ影響力のある査読論文(2016-2026)を体系的にレビューする。
研究は4段階の研究ワークフロー(Literature Discovery、Scientometric Analysis、Curriculum Transformation、Workforce Impact)を通じて発見され、スクリーニングされ、分析された。
我々は、9つのテーマと3つの軌道 -- 実践、教育、労働力 -- に沿った証拠を合成し、2022年末以降に毎年のLLM-for-SE出力が約5倍に成長したサイエントメトリック・インフレクションを報告した。
この合成から、次のように貢献する。
i) \emph{intent}, \emph{collaboration}, \emph{verification}を中心に組織されたAIネイティブソフトウェアエンジニアリングの概念的枠組み
二 特定、批判評価、エージェントの編成及びメタ認知にまたがる九次元能力モデル
(三)AI弾力性評価を伴う四段階の大学カリキュラムのロードマップ
(四)教職開発及び労働改革戦略及び
五 研究ギャップ11の優先課題
エビデンスベースは、生産性効果の規模と方向性に内部的に矛盾しており、メリットは強いコンテキスト依存であり、コード生産のみではなく、判断、検証、オーケストレーションをエンジニアに教育することが、AIネイティブ時代の中心的な課題である、と説明している。
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