論文の概要: WIP: Software Engineering Competencies in the Age of AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12259v1
- Date: Tue, 14 Jul 2026 02:00:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-15 17:08:30.007718
- Title: WIP: Software Engineering Competencies in the Age of AI
- Title（参考訳）: WIP:AI時代のソフトウェア工学の能力
- Abstract要約: 本稿では、AIリテラシーとAI開発という2つの新しいAI能力を促進するために、業界におけるAIニーズを説明する文献をレビューする。
この研究は、文献に記載されている業界のニーズを分析し、これらの新しい能力に必要なスキル領域を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8156494881838946
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A university education is meant to fully prepare graduates to enter and succeed in the workforce in their field. Accreditation bodies and professional organizations help to achieve this by publishing curriculum content, skills and competency models to outline the basics that universities must teach within a degree program. Although these curriculum guidelines and competency models are periodically updated to align university curricula with current industry needs, the needs of industry evolve rapidly and are often not properly reflected within the model, a situation which is occurring now with the rise of Artificial Intelligence (AI) use in industry. This paper reviews literature describing the AI needs within industry to motivate two new AI competencies, AI Literacy and AI development, within the Software Engineering Competency Model (SWECOM). This work then analyzes the industry needs described in the literature to propose the necessary skill areas for these new competencies.
- Abstract（参考訳）: 大学教育は、卒業生が自分の分野の労働力に入り、成功するように準備することを目的としている。
認定機関や専門機関はカリキュラムの内容、スキル、能力モデルを出版し、大学が学位課程で教えなければならない基礎を概説することでこれを達成している。
これらのカリキュラムガイドラインと能力モデルは、大学カリキュラムを現在の産業ニーズに合わせるために定期的に更新されるが、産業のニーズは急速に発展し、しばしばモデルに適切に反映されない。
本稿では、SWECOM(Software Engineering Competency Model)内で、AIリテラシーとAI開発という2つの新しいAI能力の動機となる業界におけるAIニーズを説明する文献をレビューする。
この研究は、文献に記載されている業界のニーズを分析し、これらの新しい能力に必要なスキル領域を提案する。
関連論文リスト
- Reshaping Undergraduate Computer Science Education in the Generative AI Era [85.78707817763434]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-02T05:26:24Z) - "Don't Be Afraid, Just Learn": Insights from Industry Practitioners to Prepare Software Engineers in the Age of Generative AI [16.91762920595669]
大学カリキュラムと業界期待の緊張は、何十年にもわたって何らかの形で存在している。
ジェネレーティブAI(GenAI)ツールのソフトウェア開発への迅速な統合は、最近この2つのドメイン間のギャップを広げた。
私たちの研究は、現代のソフトウェアエンジニアリング環境のために、教育者が学生を準備するのを助けるための実証的なガイダンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-07T18:21:27Z) - 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) - Bridging the Skills Gap: A Course Model for Modern Generative AI Education [0.0]
生成的AI能力は、産業ではますます重視されるが、高等教育では重視されない。
著者らは、さまざまな分野の学生は、AIツールの可能性に責任を持ち、専門的に活用するよう教えなければならないと主張している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-13T21:24:54Z) - 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) - A Roles-based Competency Framework for Integrating Artificial Intelligence (AI) in Engineering Courses [0.13154296174423616]
本稿では,AIを学際的な工学コースやカリキュラムに統合するためのフレームワークを提案する。
エンジニアリングにおけるAIの利用は、新興だが成長している分野である。
フレームワークの実装における課題について議論し、組込みアプローチの必要性を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-28T19:13:14Z) - 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) - AGI: Artificial General Intelligence for Education [41.45039606933712]
本稿では,人工知能(AGI)の重要な概念,能力,範囲,将来的な教育の可能性について概説する。
AGIは知的学習システム、教育評価、評価手順を大幅に改善することができる。
この論文は、AGIの能力が人間の感情や社会的相互作用を理解することに拡張されていることを強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-24T22:31:59Z) - Automated Machine Learning: A Case Study on Non-Intrusive Appliance Load Monitoring [81.06807079998117]
非侵入的機器負荷モニタリング(NIALM)のための自動機械学習(AutoML)を実現する新しい手法を提案する。
NIALMは、電子機器や家電のエネルギー消費を測定するためのスマートメーターに代わる費用対効果を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-06T10:12:56Z) - Competency Model Approach to AI Literacy: Research-based Path from
Initial Framework to Model [0.0]
AIリテラシーの研究は、これらのスキルを開発するための効果的で実用的なプラットフォームにつながる可能性がある。
我々は、AI教育の実用的で有用なツールとして、AIリテラシーを開発するための経路を提案し、提唱する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-12T15:42:32Z) - 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。