論文の概要: Training an NLP Scholar at a Small Liberal Arts College: A Backwards Designed Course Proposal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05664v1
• Date: Sun, 11 Aug 2024 00:50:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 16:07:35.554838
• Title: Training an NLP Scholar at a Small Liberal Arts College: A Backwards Designed Course Proposal
• Title（参考訳）: ミニ・リベラル・アーツ・カレッジにおけるNLP奨学金の養成--後向きにデザインされたコースの提案
• Authors: Grusha Prasad, Forrest Davis,
• Abstract要約: NLPコースが学習したいかもしれない2種類の学生。 NLPエンジニア」は、NLPに新しい技術を柔軟に設計し、構築し、適用することができる。 NLPの「NLP学者」は、NLPにおける疑問を提起し、洗練し、答えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.669471689849522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid growth in natural language processing (NLP) over the last couple years has generated student interest and excitement in learning more about the field. In this paper, we present two types of students that NLP courses might want to train. First, an "NLP engineer" who is able to flexibly design, build and apply new technologies in NLP for a wide range of tasks. Second, an "NLP scholar" who is able to pose, refine and answer questions in NLP and how it relates to the society, while also learning to effectively communicate these answers to a broader audience. While these two types of skills are not mutually exclusive -- NLP engineers should be able to think critically, and NLP scholars should be able to build systems -- we think that courses can differ in the balance of these skills. As educators at Small Liberal Arts Colleges, the strengths of our students and our institution favors an approach that is better suited to train NLP scholars. In this paper we articulate what kinds of skills an NLP scholar should have, and then adopt a backwards design to propose course components that can aid the acquisition of these skills.
• Abstract（参考訳）: 過去2年間の自然言語処理(NLP)の急速な成長は、この分野についてもっと学ぶことへの学生の関心と興奮を引き起こしている。 本稿では,NLP講習会が望む2種類の学生について紹介する。 まず、幅広いタスクに対して、NLPに新しい技術を柔軟に設計、構築、適用できる「NLPエンジニア」である。 第二に、NLPの質問をポーズし、洗練し、答えることのできる「NLP学者」であり、また、これらの回答をより広い聴衆に効果的に伝えることを学んでいる。 これらの2つのスキルは相互に排他的ではなく、NLPエンジニアは批判的に考えることができ、NLP研究者はシステムを構築することができるべきである。 中小教養学部の教育者として,NLP学者の育成に適したアプローチを学生や機関の強みとして推奨している。 本稿では,NLP研究者が持つべきスキルについて述べるとともに,これらのスキルの獲得を支援するコースコンポーネントを提案するために,後方設計を採用する。

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