AIとソフトウェア工学の架け橋：AI集約システム教育への新しいアプローチ

AI集約システムは、今日の急速に変化する世界でますます普及しており、UberやNetflixのような例がその先頭に立っています。これらのシステムは、高いデータアクセスの同時処理、急速に変化するデータストリーム、迅速な分析を必要とします。しかし、信頼性、保守性、コンプライアンスを確保するためには、これらのシステムはソフトウェア工学（SE）の原則に基づいて開発され、管理されなければなりません。データ分析とSEの統合は、革新、問題解決、意思決定プロセスにおいて独自の機会を提供します。このセクションでは、堅牢なAI集約システムを作成するために、AIとSEエンジニア間の学際的な協力の必要性を探ります。

「AI集約システムの工学」コースは、AIとSEの学生間の協力を促進するためにヨハネス・ケプラー大学で導入されました。このコースは、次世代のソフトウェアエンジニアがAI集約システムを効果的に構築できるように準備することを目的としています。主要な学習成果には、システムとSEのライフサイクル段階への理解、統計モデルとデータ管理の理解、関連するプログラミング言語とフレームワークの習熟、実生活の問題を解決するためにAIとSEの概念を適用する能力が含まれます。

このコースは、講義ベースの指導と実践的なプロジェクト作業の組み合わせを採用しています。講義では、SysMLを使用したシステム工学、AIシステム工学のライフサイクル、AI集約システムの要件工学、設計上の考慮事項などのトピックが扱われます。コースは、人間中心のAIの側面とシステム設計における倫理的考慮の重要性を強調しています。学生は、AIとSEの両方の分野に関連するさまざまなツール、プラットフォーム、標準に紹介されます。

コースの重要な要素は、共同グループプロジェクトです。学生は、AIとSEのメンバーで構成された学際的なチームを形成し、実生活のAI集約システムプロジェクトに取り組みます。コース中に開発された4つの注目すべきプロジェクトには、腱鞘炎の人々のためのジェスチャーコントロールデバイス、AI駆動のレシピ検索アプリ、自然に関連する説明のための画像生成器、AI駆動の営業支援チャットボットが含まれます。これらのプロジェクトは、コースの概念の実践的な適用とAIとSEの原則の成功した統合を示しています。

評価プロセスは、学生のAIとSEの概念の理解を評価するように設計されています。これには、定期的なチェックインを伴う反復的なプロジェクト開発、要件と設計決定の文書化、最終プロジェクトの展示が含まれます。学生は、学際的な概念の理解を示すために筆記試験を受ける必要があります。この評価アプローチは、すべての学習成果が成功裏に達成されることを保証し、学生がAIアプリケーションにSEの原則を適用し、その逆も示すことを求めます。

このコースは、さまざまなスキルセットの統合、異なるツールやインフラの好みの管理、理論と実践のバランスを取ることなど、いくつかの課題に直面しました。チームの学際的な性質は有益であり、学生が互いに学び、さまざまなツールやプラットフォームに触れる機会を得ることができました。プロジェクトベースの学習アプローチとピアラーニング、継続的なフィードバックは、理論的知識と実践的応用のバランスを取るという課題に対処するのに役立ちました。

「AI集約システムの工学」コースは、AIとSE教育のギャップを成功裏に埋め、学生を現代のAI集約システムの開発の課題に備えさせます。学際的な協力を促進し、実世界のアプリケーションに焦点を当てることで、このコースは、今日の技術主導の市場で必要とされるスキルを学生に提供します。今後のコースでは、AI倫理に関するより高度なトピックの組み込み、共同プロジェクトの範囲の拡大、学習体験を向上させるための業界パートナーシップのさらなる統合を検討するかもしれません。