Fugu-MT 論文翻訳(概要): Collaborative Design for Job-Seekers with Autism: A Conceptual Framework for Future Research

論文の概要: Collaborative Design for Job-Seekers with Autism: A Conceptual Framework for Future Research

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06078v2
Date: Wed, 17 Jul 2024 19:24:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-19 20:42:05.706918
Title: Collaborative Design for Job-Seekers with Autism: A Conceptual Framework for Future Research
Title（参考訳）: 自閉症のある求職者のための協調的デザイン--未来研究のための概念的枠組み
Authors: Sungsoo Ray Hong, Marcos Zampieri, Brittany N. Hand, Vivian Motti, Dongjun Chung, Ozlem Uzuner,
Abstract要約: 最近の経験的発見は、自閉症患者と新しいデザインによる社会的環境との連携が、いかに雇用機会を向上させるかを示し始めている。この研究は、将来の研究者や実践者が、自閉症のある求職者の協調設計を改善するために適用できる、実行可能なガイドラインと概念的フレームワークを提供することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.75987826648167
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The success of employment is highly related to a job seeker's capability of communicating and collaborating with others. While leveraging one's network during the job-seeking process is intuitive to the neurotypical, this can be challenging for people with autism. Recent empirical findings have started to show how facilitating collaboration between people with autism and their social surroundings through new design can improve their chances of employment. This work aims to provide actionable guidelines and conceptual frameworks that future researchers and practitioners can apply to improve collaborative design for job-seekers with autism. Built upon the literature on past technological interventions built for supporting job-seekers with autism, we define three major research challenges of (1) communication support, (2) employment stage-wise support, and (3) group work support. For each challenge, we review the current state-of-the-art practices and possible future solutions. We then suggest future designs that can provide breakthroughs from the interdisciplinary lens of human-AI collaboration, health services, group work, accessibility computing, and natural language processing.
Abstract（参考訳）: 雇用の成功は、求職者が他人とコミュニケーションし協力する能力に強く関係している。求職過程においてネットワークを活用することは神経型に直感的であるが、自閉症の人には難しい。最近の経験的発見は、自閉症患者と新しいデザインによる社会的環境との連携が、いかに雇用機会を向上させるかを示し始めている。この研究は、将来の研究者や実践者が、自閉症のある求職者の協調設計を改善するために適用できる、実行可能なガイドラインと概念的フレームワークを提供することを目的としている。本研究は,(1)コミュニケーション支援,(2)就業段階支援,(3)グループワーク支援の3つの主要な研究課題を定義する。それぞれの課題について、現在の最先端のプラクティスと将来のソリューションについてレビューします。次に、人間とAIのコラボレーション、医療サービス、グループワーク、アクセシビリティーコンピューティング、自然言語処理の分野間レンズのブレークスルーを提供する将来の設計を提案する。

関連論文リスト

Social Skill Training with Large Language Models [65.40795606463101]
人々は紛争解決のような社会的スキルに頼り、効果的にコミュニケーションし、仕事と個人の生活の両方で繁栄する。本稿では,専門分野に進出する上での社会的スキルの障壁を明らかにする。本稿では,大規模言語モデルを用いた総合的なフレームワークによるソーシャルスキルトレーニングのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-05T16:29:58Z)
Hear Me, See Me, Understand Me: Audio-Visual Autism Behavior Recognition [47.550391816383794]
本稿では,音声・視覚自閉症の行動認識の新たな課題について紹介する。社会的行動認識は、AIによる自閉症スクリーニング研究において、これまで省略されてきた重要な側面である。データセット、コード、事前トレーニングされたモデルをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-22T22:52:35Z)
Multi-Agent, Human-Agent and Beyond: A Survey on Cooperation in Social Dilemmas [16.726750952782172]
社会ジレンマにおける協力の研究は、長年、様々な分野の基本的なトピックであった。人工知能の最近の進歩は、この分野を大きく変えた。この調査は、AIの交差点における3つの重要な領域と、社会的ジレンマにおける協力について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T07:31:30Z)
Understanding Entrainment in Human Groups: Optimising Human-Robot Collaboration from Lessons Learned during Human-Human Collaboration [7.670608800568494]
コラボレーションにおけるトレーニングの成功は、信頼、協力への意欲、協力者への好意に肯定的な影響を及ぼす。本稿では,HCI/HRI(Human-Computer/Robot Interaction)とHCI/HRI(Human-Centred approach)を併用し,ペアとグループによる協調作業における運動の特徴を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-23T16:42:17Z)
Unveiling Technorelief: Enhancing Neurodiverse Collaboration with Media Capabilities [0.0]
自閉症労働者の認知的・社会的影響体験に対するコラボレーションの影響は理解されていない。デジタル技術が自閉症労働者の協調作業環境の経験をいかに軽減するかを問う。結果として生じる「テクノレリーフ」は、自閉症労働者が自身の知覚を調整し、共同体験のコントロールを取り戻すことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T07:41:48Z)
Investigating Practices and Opportunities for Cross-functional Collaboration around AI Fairness in Industry Practice [10.979734542685447]
新たな研究機関は、AI設計と開発における公平性の問題に対処する上で、非効果的なクロスファンクショナルコラボレーションが大きな障壁であることを示している。我々は17社からさまざまな役割を担った23人の業界実践者を対象に,一連のインタビューとデザインワークショップを開催した。実践者は、役割間のAIフェアネスに関する理解、文脈化、評価の摩擦を克服するために、ブリッジ作業に従事していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-10T23:42:26Z)
CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society [58.04479313658851]
本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-31T01:09:00Z)
IGLU 2022: Interactive Grounded Language Understanding in a Collaborative Environment at NeurIPS 2022 [63.07251290802841]
協調環境における対話型接地言語理解(IGLU: Interactive Grounded Language Understanding)を提案する。競争の第一の目的は、対話型エンボディエージェントの開発方法の問題にアプローチすることである。この研究課題は、NeurIPSコミュニティと非常に関係のある2つの研究分野に自然に関連があるが、限定的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-27T06:12:48Z)
Attention-Based Applications in Extended Reality to Support Autistic Users: A Systematic Review [10.527821704930371]
拡張現実(XR)技術は自閉症者の注意向上に有効であることが示されている。我々は,自閉症者に対するXR介入における注意の役割を探求する59の論文の体系的レビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-01T23:41:54Z)
NeurIPS 2021 Competition IGLU: Interactive Grounded Language Understanding in a Collaborative Environment [71.11505407453072]
協調環境における対話型接地言語理解(IGLU: Interactive Grounded Language Understanding)を提案する。競争の主目的は、対話型エージェントをいかにして構築するかという問題にアプローチすることであり、協調環境において、接地された自然言語命令を提供しながらタスクの解決を学ぶことである。この研究課題は、自然言語理解・生成(NLU/G)と強化学習(RL)という、NeurIPSコミュニティと密接に関連している2つの分野に自然に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-13T07:13:44Z)
Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot Collaborative Tasks [83.37025218216888]
本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-24T23:35:03Z)

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。