Why Do We Code? A Theory on Motivations and Challenges in Software Engineering from Education to Practice
Notice bibliographique
Résumé
Motivations and challenges jointly shape how individuals enter, persist, and evolve within software engineering (SE), yet their interplay remains underexplored across the transition from education to professional practice. We conducted 15 semi-structured interviews and employed the Gioia Methodology, an adapted grounded theory methodology from organizational behavior, to inductively derive taxonomies of motivations and challenges, and build the Exposure-Pursuit-Evaluation (EPE) Process Model. Our findings reveal that impactful early exposure triggers intrinsic motivations, while non-impactful exposure requires an extrinsic push (e.g., career/ personal goals, external validation). We identify curiosity and avoiding alternatives as a distinct educational drivers, and barriers to belonging as the only challenge persisting across education and career. Our findings show that career progression challenges (e.g., navigating the corporate world) constrain extrinsic fulfillment while technical training challenges, barriers to belonging and threats to motivation constrain intrinsic fulfillment. The theory shows how unmet motivations and recurring challenges influence persistence, career shifts, or departure from the field. Our results provide a grounded model for designing interventions that strengthen intrinsic fulfillment and reduce systemic barriers in SE education and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».