論文の概要: CRAFT@Large: Building Community Through Co-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23239v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 17:26:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:27.507113
• Title: CRAFT@Large: Building Community Through Co-Making
• Title（参考訳）: CRAFT@Large: 共同作業によるコミュニティ構築
• Authors: Yiran Zhao, Maria Alinea-Bravo, Niti Parikh,
• Abstract要約: CRAFT@Largeは、コーネル工科大学のMakerが立ち上げたイニシアチブで、アイデアを交換するための包括的環境を作る。 我々は、学術的なメーカースペースが行うコミュニティアウトリーチの伝統的な定義に挑戦する。 既存の学術メーカースペースは、1時間に1回のワークショップのみを提供するか、あるいはコミュニティメンバーがプロジェクト課題として学生が使用する問題を提供することで、コミュニティエンゲージメントを行うことが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5569675122244475
• License:
• Abstract: CRAFT@Large (C@L) is an initiative launched by the MakerLAB at Cornell Tech to create an inclusive environment for the intercultural and intergenerational exchange of ideas through making. With our approach, we challenge the traditional definition of community outreach performed by academic makerspaces. Existing academic makerspaces often perform community engagement by only offering hourly, one-time workshops or by having community members provide a problem that is then used by students as a project assignment. These approaches position community members as occasional visitors and non-equal contributors, which not only conflict with the core values of co-creation but also limit the makerspaces' impact on connecting the universities and the communities. C@L explored an alternative approach in which we invited community members as long-term and equal co-makers into the academic makerspaces. In this article, we showcase two sets of collaborations that illustrate the continuity of people through co-making. We present how academic makerspaces can function as a hub that connects community members and partner organizations with the campus community in a long-term relationship.
• Abstract（参考訳）: CRAFT@Large(C@L)は、コーネル工科大学のMakerLABが立ち上げたイニシアチブで、創造を通じてアイデアの文化的・世代間交換のための包括的環境を構築する。 われわれのアプローチでは、学術的なメーカースペースが行うコミュニティアウトリーチの伝統的な定義に挑戦する。 既存の学術メーカースペースは、1時間に1回のワークショップのみを提供するか、あるいはコミュニティメンバーがプロジェクト課題として学生が使用する問題を提供することで、コミュニティエンゲージメントを行うことが多い。 これらのアプローチは、共同創造のコアバリューと矛盾するだけでなく、大学とコミュニティを繋ぐことに対するメーカースペースの影響を制限している。 C@Lは、コミュニティメンバを長期的かつ平等な共同製作者として、学術的なメーカースペースに招待する、別のアプローチを探求しました。 本稿では,共同制作による人々の継続性を示す2つのコラボレーションのセットを紹介する。 本稿では,学術的なメーカースペースが,コミュニティメンバとキャンパスコミュニティとの長期的関係を結び付けるハブとして機能する方法について紹介する。

関連論文リスト

• Simulating Classroom Education with LLM-Empowered Agents [52.62324491261461]
  SimClassは、ユーザ参加を含むマルチエージェントの教室シミュレーションフレームワークである。 代表的クラスの役割を認識し、自動授業のための新しいクラス制御機構を導入する。 我々は,LLMが従来の教室のインタラクションパターンを効果的にシミュレートし,ユーザエクスペリエンスを向上させることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T14:51:07Z)
• CommunityAI: Towards Community-based Federated Learning [6.535815174238974]
  コミュニティベースフェデレーション学習のための新しいフレームワークであるCommunityAIを提案する。 CommunityAIは、参加者の関心や専門知識、データ特性に基づいて、参加者をコミュニティにまとめることを可能にする。 我々は,解決すべき概念的アーキテクチャ,システム要件,プロセス,今後の課題について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T09:31:52Z)
• Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language Models [104.57849816689559]
  本研究では, 分散制御, 生の知覚観察, コストのかかるコミュニケーション, 様々な実施環境下でインスタンス化された多目的タスクといった課題に対処する。 我々は,LLMの常識知識,推論能力,言語理解,テキスト生成能力を活用し,認知に触発されたモジュラーフレームワークにシームレスに組み込む。 C-WAH と TDW-MAT を用いた実験により, GPT-4 で駆動される CoELA が, 強い計画に基づく手法を超越し, 創発的な効果的なコミュニケーションを示すことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T17:59:27Z)
• Software Engineering Through Community-Engaged Learning and an Inclusive Network [3.9373541926236766]
  InSPIRE: STEM for Social Impact Program at the University of Victoria, Canadaについて述べる。 まず,30人以上の学生,6人のコミュニティパートナ,20人以上の業界や学術メンターが参加した初年度から学んだ教訓について述べる。 当社のアプローチを採用したいかもしれない大学や組織に対して、レコメンデーションを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-10T22:33:05Z)
• At the Intersection of Deep Learning and Conceptual Art: The End of Signature [0.0]
  芸術は、科学的な発見が多くの個人的貢献の結果であるという事実を反映し、認識されていない。 コンピュータ科学者は、ジェネレーティブモデルと、アーティストと作業するためのループ内のフィードバックプロセスを開発した。 大規模なスチール、LED、ネオンライトの彫刻は、マサチューセッツ州ケンブリッジの2つの新しい建物に署名しているようだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-09T17:58:01Z)
• Participatory Design Landscape for the Human-Machine Collaboration, Interaction and Automation at the Frontiers of HCI (PDL 2021) [7.305653067711372]
  このワークショップは、この分野での経験と新しいアイデアを共有する場になるでしょう。 参加型設計・開発実践の持続的な機会を探求するHCIへの幅広い貢献を歓迎する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T10:44:14Z)
• Disadvantaged students increase their academic performance through collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
  新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。 我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。 自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T20:23:38Z)
• This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a Large-scale Distributed Campaign [70.69387048368849]
  我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。 テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。 Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T08:23:16Z)
• Community Formation and Detection on GitHub Collaboration Networks [0.0]
  本稿は、GitHubユーザ18万人とそのリポジトリコントリビューションの大規模な履歴データセットについて説明する。 OSSコラボレーションは、緊密に連携する少数のユーザグループによって特徴づけられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T18:43:00Z)
• Distributed Deep Learning in Open Collaborations [49.240611132653456]
  協調学習に特化して設計された新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。 現実的な条件下でのSwaVとALBERTの事前学習に対するアプローチの有効性を実証し,コストのごく一部で従来の設定に匹敵する性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T16:23:13Z)
• Group Collaborative Learning for Co-Salient Object Detection [152.67721740487937]
  協調物体をリアルタイムで検出できる新しいグループ協調学習フレームワーク(GCoNet)を提案する(16ms)。 CoCA、CoSOD3k、Cosal2015の3つの挑戦的なベンチマークに関する大規模な実験は、我々の単純なGCoNetが10の最先端モデルより優れ、新しい最先端モデルを達成することを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T13:16:03Z)

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。