論文の概要: Educating the Agentic Engineer: Curricula, Collaboration, and Continuous Learning in the AI Era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29610v1
- Date: Fri, 31 Jul 2026 16:45:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-03 16:35:22.249574
- Title: Educating the Agentic Engineer: Curricula, Collaboration, and Continuous Learning in the AI Era
- Title（参考訳）: エージェントエンジニアの教育:AI時代のカリキュラム、コラボレーション、継続的学習
- Abstract要約: 生成的およびエージェント的人工知能(AI)は、人間の著作者中心の分野から、自律システムの指揮、検証、管理に焦点を当てた分野へと、ソフトウェアとシステム工学を再構成している。
本稿では,工学教育,コンピュータ教育,人間とAIの相互作用,人的要因,学習科学にまたがる統合的概念合成について述べる。
- 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 and agentic artificial intelligence (AI) are reconfiguring software and systems engineering from a discipline centered on human authorship of artifacts to one focused on directing, verifying, and governing autonomous systems. This transition demands a new professional archetype, the \emph{agentic engineer}, whose enduring value lies in intent specification, orchestration of multi-agent workflows, critical evaluation of machine-generated outputs, and ethical judgment. This article presents an integrative conceptual synthesis across engineering education, computing education, human--AI interaction, human factors, and the learning sciences to derive an evidence-grounded educational architecture for this archetype. We introduce the ACCEL framework (Agentic Competencies through Curricula, Collaboration, and Enduring Learning), which organizes five competency pillars and maps them to three delivery vectors: curricula, collaboration, and continuous learning. Drawing on agency theory, trust-in-automation research, and empirical studies of AI-assisted programming, including evidence that AI benefits are unevenly realized and often misperceived, we propose a scaffolded curriculum, a delegation--verification pedagogical loop for human--AI teaming, redesigned assessment, governance-literate ethics integration, and alignment with current curricular guidelines and international AI competency frameworks. We identify key risks, including automation bias, deskilling, superficial engagement, and diffuse accountability, and conclude that educating the agentic engineer requires systemic transformation rather than incremental curricular change: instruction must shift from producing artifacts to exercising judgment over increasingly autonomous socio-technical systems.
- Abstract（参考訳）: 生成的・エージェント的人工知能(AI)は、人工物の人的オーサシップを中心とした分野から、自律システムの指揮、検証、管理に焦点を当てた分野へと、ソフトウェアとシステム工学を再構成している。
この移行は、意図的仕様、マルチエージェントワークフローのオーケストレーション、マシン生成出力の批判的評価、倫理的判断に永続的な価値を持つ、新しいプロフェッショナルなアーカイタイプである‘emph{agentic Engineer}’を必要とする。
本稿では,工学教育,コンピュータ教育,人間-AIインタラクション,ヒューマンファクタ,学習科学の総合的な概念合成について述べる。
ACCELフレームワーク(Curricula, Collaboration, Enduring Learning)を導入し,5つの能力柱を編成し,これらを3つのデリバリベクタ – カリキュラム,コラボレーション,継続的学習 – にマップする。
エージェント理論、信頼と自動化の研究、AI支援プログラミングの実証的研究に基づき、AIの利点が不均一に実現され、しばしば誤認識される証拠を含む、AI支援プログラミングの実証的研究を行い、我々は、足場付きカリキュラム、人間-AIのチーム編成のための委任検証教育ループ、再設計された評価、ガバナンス・リテライトの倫理統合、現在のカリキュラムガイドラインと国際AI能力フレームワークとの整合性を提案する。
エージェントエンジニアの教育には、インクリメンタルなカリキュラムの変化よりも、体系的な変革が必要だ、と結論付けている。
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