软件开发教育中的生成式人工智能助手
探讨生成式人工智能技术如何在软件工程领域引发转变，介绍了其在项目管理、支持和更新等开发阶段的潜力，探索了零次启动、自洽性和多模式思维等技术在增强生成式人工智能模型中的独特能力，并强调了向量嵌入、上下文、插件、工具和代码助手在捕获语义信息和提升生成式人工智能能力方面的重要性。该研究旨在鼓励讨论和实验软件工程中生成式人工智能应用，从而提高生产力、改善代码质量并促进软件开发效率和效果的质的飞跃。
Dec, 2023
利用 2016 年至 2023 年的相关文章进行的系统文献评价显示：生成型人工智能（GAI）可应用于软件产品管理，包括在需求工程、产品开发和市场调研中提供帮助，但其准确性、可靠性和道德问题仍待解决。最终，生成型人工智能的实际应用可以显著提高软件产品管理活动，实现更有效地利用资源，更好的产品结果和改进的最终用户体验。
Jun, 2023
直接或间接地影响教学与学习的生成式人工智能（GAI）正影响着各种学科和学科的教育。作为教育者，我们需要了解 AI 在人机交互教育中的潜力和局限，并确保我们的人机交互设计专业的毕业生了解 AI 在此领域中的潜力和局限。本文报告了将生成式人工智能纳入为期 10 周的本科模块所得出的主要教学见解。我们设计了这个模块，以鼓励学生在设计任务要求和计划实践会话与讨论中进行 GAI 模型的实验。我们的见解基于学生在完成模块后的调查回复。对于人机交互设计教育者而言，我们的主要发现是 AI 作为发展项目想法和创建设计资源的一个人物角色，以及 AI 作为反映学生对关键概念和想法的理解并突出知识差距的一面镜子。我们还讨论了应该考虑的潜在陷阱以及评估学生对 GAI 作为教学工具的识字能力和假设的需求。最后，我们提出了教育者以 GAI 作为教育工具所带来的机会，并在实践中富有实验性、创意性和勇气的案例。最后，我们就我们的发现与人机交互中的 TPACK 框架进行了讨论。
May, 2024
通过开发新一代的 “Morescient” GAI 模型和相应的软件观测平台，该论文展示了如何根据开放科学原则构建、演进和传播这种同时理解软件语义和静态结构的生成型人工智能模型。
Jun, 2024
研究论文探讨了生成人工智能（GAI）模型，如 ChatGPT，对大学生和高等教育机构的影响，采用综合调查和情景分析的混合方法，结果表明当前技术在学术上的使用对学生取得学业目标有积极帮助，但是技术的不负责任和过度使用可能会带来重大挑战，因此高等教育机构需要制定严格的政策、重新评估学习目标、提升讲师能力、调整课程并重新考虑考试方式。
Apr, 2024
人工智能在教育领域带来了个人化学习的潜力，但也面临着作弊、准确性和教育工作者有效整合的问题。本研究通过运用 Technology Acceptance Model，评估教育工作者和学生对生成型人工智能的态度、使用模式和障碍，旨在深入研究这些问题，并为未来的研究提供过程指南。
May, 2024
从训练数据中生成新的、有意义的内容（如文本、图像或音频）的计算技术被称为 “生成型人工智能”。本文对生成型人工智能在社会技术系统中的实体进行了概念化，并提供了模型、系统和应用的示例。在此基础上，本文介绍了当前生成型人工智能的局限性，并提出了商业与信息系统工程（BISE）研究的议程。与以往的研究不同，我们将重点放在生成型人工智能在信息系统的背景下，讨论了对 BISE 社区来说独特的几个机遇和挑战，并提出了对 BISE 研究具有影响力的方向建议。
Sep, 2023
本文探讨了一种生成模型技术 —— 来自大型语言模型的聊天机器人，并报告了一项将其应用于复杂学生作品的评估中的案例，然后讨论了生成 AI 的内在限制和潜在应用。
May, 2023