論文の概要: PersonaGen: A Tool for Generating Personas from User Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00390v2
- Date: Thu, 6 Jul 2023 08:34:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 18:34:37.289112
- Title: PersonaGen: A Tool for Generating Personas from User Feedback
- Title(参考訳): PersonaGen: ユーザフィードバックからペルソナを生成するツール
- Authors: Xishuo Zhang, Lin Liu, Yi Wang, Xiao Liu, Hailong Wang, Anqi Ren,
Chetan Arora
- Abstract要約: 我々は、GPT-4モデルと知識グラフを用いて、よく処理されたユーザフィードバックからペルソナテンプレートを生成する新しいツールを提案する。
学生ソフトウェアプロジェクトに関わる小規模なユーザスタディから質的なフィードバックを用いてPersonaGenを評価した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.4134789911217
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Personas are crucial in software development processes, particularly in agile
settings. However, no effective tools are available for generating personas
from user feedback in agile software development processes. To fill this gap,
we propose a novel tool that uses the GPT-4 model and knowledge graph to
generate persona templates from well-processed user feedback, facilitating
requirement analysis in agile software development processes. We developed a
tool called PersonaGen. We evaluated PersonaGen using qualitative feedback from
a small-scale user study involving student software projects. The results were
mixed, highlighting challenges in persona-based educational practice and
addressing non-functional requirements.
- Abstract(参考訳): ペルソナはソフトウェア開発プロセス、特にアジャイル環境では不可欠です。
しかしながら、アジャイルソフトウェア開発プロセスにおけるユーザからのフィードバックからペルソナを生成する効果的なツールはありません。
このギャップを埋めるために、GPT-4モデルとナレッジグラフを使用して、よく処理されたユーザフィードバックからペルソナテンプレートを生成し、アジャイルソフトウェア開発プロセスにおける要求分析を容易にする新しいツールを提案する。
ペルソナゲンというツールを開発しました
学生ソフトウェアプロジェクトに関わる小規模なユーザスタディから質的なフィードバックを用いてPersonaGenを評価した。
その結果,ペルソナをベースとした教育実践における課題と,非機能的要件への対処が混在していた。
関連論文リスト
- The Impact of Generative AI-Powered Code Generation Tools on Software Engineer Hiring: Recruiters' Experiences, Perceptions, and Strategies [4.557635080377692]
本研究では,GenAIを利用したコード生成ツールについて,採用者の経験と認識について考察する。
業界の専門家32人を対象に行った調査では、ほとんどの参加者はそのようなツールに精通しているが、ほとんどの組織は、これらのツールの使用・知識を考慮に入れた候補評価手法を調整していない。
ほとんどの参加者は、GenAIを利用したコード生成ツールをコンピュータサイエンスカリキュラムに組み込むことが重要であると考えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-02T00:00:29Z) - Interlinking User Stories and GUI Prototyping: A Semi-Automatic LLM-based Approach [55.762798168494726]
グラフィカルユーザインタフェース(GUI)のプロトタイプにおいて,機能的NLベースの要求の実装を検証するための新しい言語モデル(LLM)ベースのアプローチを提案する。
提案手法は,GUIプロトタイプに実装されていない機能的ユーザストーリの検出と,要件を直接実装する適切なGUIコンポーネントのレコメンデーションを提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T11:59:26Z) - Improving the Validity of Automatically Generated Feedback via
Reinforcement Learning [50.067342343957876]
強化学習(RL)を用いた正当性と整合性の両方を最適化するフィードバック生成フレームワークを提案する。
具体的には、直接選好最適化(DPO)によるトレーニングのための拡張データセットにおいて、GPT-4のアノテーションを使用してフィードバックペアよりも好みを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-02T20:25:50Z) - Charting a Path to Efficient Onboarding: The Role of Software
Visualization [49.1574468325115]
本研究は,ソフトウェアビジュアライゼーションツールを用いたマネージャ,リーダ,開発者の親しみやすさを探求することを目的としている。
本手法は, 質問紙調査と半構造化面接を用いて, 実践者から収集したデータの量的, 質的分析を取り入れた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T21:30:45Z) - Generative Input: Towards Next-Generation Input Methods Paradigm [49.98958865125018]
我々はGeneInputという新しい生成入力パラダイムを提案する。
すべての入力シナリオと他のインテリジェントな補助入力関数を処理するためにプロンプトを使用し、ユーザーフィードバックでモデルを最適化し、パーソナライズされた結果を提供する。
その結果,FK2C(Full-mode Key-sequence to Characters)タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを初めて達成したことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T12:01:29Z) - Exploring the Relationship Between Personality Traits and User Feedback [9.289846887298852]
本稿では,人格特性がユーザのフィードバックに及ぼす影響について予備的検討を行う。
56人の大学生が、コースで使用されるeラーニングツールの異なるソフトウェア機能についてフィードバックを提供した。
その結果,フラストレーションに対する感受性やストレス耐性の低下がユーザのフィードバックに悪影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-22T10:10:27Z) - Creating user stereotypes for persona development from qualitative data
through semi-automatic subspace clustering [0.0]
本稿では,ペルソナ作成プロセスの一部を自動化するために,ユーザステレオタイプをモデル化する手法を提案する。
結果は、人格設計者と人格設計者との違いが、異なる結果をもたらすことを示している。
提案アルゴリズムはパラメータ入力に基づいて同様の結果を与えるが、より厳密で最適なクラスタを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T09:49:51Z) - LLM-based Interaction for Content Generation: A Case Study on the
Perception of Employees in an IT department [85.1523466539595]
本稿では,IT企業の従業員が生成ツールを使用する意図を明らかにするためのアンケート調査を行う。
以上の結果から, 生成ツールの比較的平均的な受容性が示唆されるが, ツールが有用であると認識されるほど, 意図が高くなることが示唆された。
分析の結果, 生産ツールの利用頻度は, 従業員が作業の文脈でこれらのツールをどのように認識しているかを理解する上で重要な要因である可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T15:35:43Z) - Using Personality Detection Tools for Software Engineering Research: How
Far Can We Go? [12.56413718364189]
自己評価アンケートは、大規模に複数の観察を収集するための実践的な解決策ではない。
非技術的コーパスでトレーニングされたオフザシェルフソリューションは、ソフトウェア工学のような技術的な領域では、容易には適用できないかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-11T07:02:34Z) - Modeling and Evaluating Personas with Software Explainability
Requirements [0.0]
本研究では,ユーザの説明責任感やニーズに関する情報を含むペルソナ作成プロセスについて検討する。
経験的調査では、61人のユーザの回答データからペルソナが作成される。
その結果、ユーザーは5人中3.7人の平均的なレベルでそれらの代表者として評価する5つの異なるペルソナ、そしてデザイナーは5人中3.5人の品質を持つと評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-10T12:43:18Z) - Empowered and Embedded: Ethics and Agile Processes [60.63670249088117]
私たちは倫理的考慮事項を(アジャイル)ソフトウェア開発プロセスに組み込む必要があると論じています。
私たちは、すでに存在しており、確立されたアジャイルソフトウェア開発プロセスで倫理的な議論を実施する可能性を強調しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T11:14:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。