論文の概要: An Undergraduate Consortium for Addressing the Leaky Pipeline to Computing Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17215v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 21:43:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 19:26:23.232314
- Title: An Undergraduate Consortium for Addressing the Leaky Pipeline to Computing Research
- Title（参考訳）: リーキーパイプラインをコンピューティング研究に活用するための学部コンソーシアム
- Authors: James Boerkoel, Mehmet Ergezer,
- Abstract要約: この経験報告では、最初の学生コンソーシアム(UC)について記述する。
UCは、特に歴史的に疎外されたグループの学生を募集することで、AI研究コミュニティへの参加を広げることを目指している。
本稿では,エビデンスに基づく実践の豊富なセットにインスパイアされたプログラム設計と,UCが望む成果の多くを達成していることを示す初年度の予備的評価について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402718
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Despite an increasing number of successful interventions designed to broaden participation in computing research, there is still significant attrition among historically marginalized groups in the computing research pipeline. This experience report describes a first-of-its-kind Undergraduate Consortium (UC) that addresses this challenge by empowering students with a culmination of their undergraduate research in a conference setting. The UC, conducted at the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), aims to broaden participation in the AI research community by recruiting students, particularly those from historically marginalized groups, supporting them with mentorship, advising, and networking as an accelerator toward graduate school, AI research, and their scientific identity. This paper presents our program design, inspired by a rich set of evidence-based practices, and a preliminary evaluation of the first years that points to the UC achieving many of its desired outcomes. We conclude by discussing insights to improve our program and expand to other computing communities.
- Abstract（参考訳）: コンピューティング研究への参加を拡大するために設計された介入が増えているにもかかわらず、コンピューティング研究パイプラインにおける歴史的に疎外されたグループの間では、依然として大きな関心を集めている。
この経験報告では、この課題に対処するために、学生にカンファレンス環境での学部研究の成果を付与することで、第一種大学コンソーシアム(UC)について記述する。
AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)において、UCはAI研究コミュニティへの参加を拡大することを目的としており、特に歴史的に疎外されたグループから学生を募集し、メンターシップ、助言、ネットワークを大学院、AI研究、そして彼らの科学的アイデンティティのアクセラレーターとして支援することを目的としている。
本稿では,エビデンスに基づく実践の豊富なセットにインスパイアされたプログラム設計と,UCが望む成果の多くを達成していることを示す初年度の予備的評価について述べる。
我々は、プログラムを改善し、他のコンピューティングコミュニティに拡張するための洞察を議論することで締めくくります。
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