Fugu-MT 論文翻訳(概要): Student groups of complementary skills developing artificial intelligence solutions for natural sciences -- an authentic research education approach suitable for wide adoption

論文の概要: Student groups of complementary skills developing artificial intelligence solutions for natural sciences -- an authentic research education approach suitable for wide adoption

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08966v3
Date: Thu, 11 May 2023 20:41:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-15 16:10:09.718968
Title: Student groups of complementary skills developing artificial intelligence solutions for natural sciences -- an authentic research education approach suitable for wide adoption
Title（参考訳）: 自然科学のための人工知能ソリューションを開発する補完的スキルの学生グループ-幅広い採用に適した真の研究教育アプローチ
Authors: Sergey V Samsonau, Aziza Kurbonova, Lu Jiang, Hazem Lashen, Jiamu Bai, Theresa Merchant, Ruoxi Wang, Laiba Mehnaz, Zecheng Wang, Ishita Patil
Abstract要約: 学生は、自然科学の研究者のための人工知能(AI)ソリューションを開発することで、真正な研究の経験を得る。当社のアプローチは、特定のニーズに対して機械学習の有用性を評価する機会を得る科学者に直接利益をもたらす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.697894341776994
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We report a methodology in which students gain experience in authentic research by developing artificial intelligence (AI) solutions for researchers in natural sciences. While creating education benefits for students, our approach also directly benefits scientists, who get an opportunity to evaluate the usefulness of machine learning for their specific needs. In order to accomplish this, we work with research laboratories that reveal/specify the needs they have, and then our student teams work on the discovery, design, and development of an AI solution for unique problems using a consulting-like arrangement. Our design addresses common barriers which appear in most existing authentic research education approaches and thus is suitable for wide adoption at various schools. To date, our group has been operating at New York University (NYU) for five consecutive semesters and has engaged more than seventy students, ranging from first-year college students to master's candidates, and worked on more than 15 projects with 14 collaborators.
Abstract（参考訳）: 本稿では,自然科学研究者のための人工知能(AI)ソリューションを開発することによって,学生が真の研究経験を得る方法について報告する。学生に教育的利益をもたらす一方で、我々のアプローチは、特定のニーズに対する機械学習の有用性を評価する機会を得た科学者に直接利益をもたらします。これを実現するために、私たちは研究所と協力して、ニーズを明らかにし、特定すると同時に、学生チームはコンサルティングのようなアレンジメントを使用して、ユニークな問題に対するaiソリューションの発見、設計、開発に取り組んでいます。本設計では,既存の研究教育のアプローチのほとんどに共通する障壁に対処し,様々な学校で広く採用されている。これまでのところ、われわれのグループはニューヨーク大学(NYU)で5学期連続で活動しており、1年生から修士候補まで70人以上の学生を雇い、14人の協力者と共に15以上のプロジェクトに取り組んでいる。

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