論文の概要: Mind the Gap: The Missing Features of the Tools to Support User Studies in Software Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08647v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 15:47:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-21 16:31:38.219107
• Title: Mind the Gap: The Missing Features of the Tools to Support User Studies in Software Engineering
• Title（参考訳）: Mind the Gap: ソフトウェア工学におけるユーザ学習を支援するツールの欠如
• Abstract要約: 既存のツールとその機能は、以前特定された障壁にどう対処するかを調査する。 サポートの欠如する障壁に対する新機能を提案する。 提案を102人の研究者で検証し,1つの特徴を除いて,統計的に有意な正の支持を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.147712260420443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User studies are paramount for advancing science. However, researchers face several barriers when performing them despite the existence of supporting tools. In this work, we study how existing tools and their features cope with previously identified barriers. Moreover, we propose new features for the barriers that lack support. We validated our proposal with 102 researchers, achieving statistically significant positive support for all but one feature. We study the current gap between tools and barriers, using features as the bridge. We show there is a significant lack of support for several barriers, as some have no single tool to support them.
• Abstract（参考訳）: ユーザー研究は科学の進歩にとって最重要課題である。 しかし、支援ツールが存在するにもかかわらず、研究者はそれらを実行する際にいくつかの障壁に直面している。 本研究では,既存のツールとその特徴が以前同定された障壁にどのように対処するかを検討する。 さらに,サポートの欠如する障壁に対する新機能を提案する。 提案を102人の研究者で検証し,1つの特徴を除いて,統計的に有意な正の支持を得た。 橋梁としての機能を用いて,ツールとバリアの現在のギャップについて検討する。 いくつかの障壁に対するサポートの欠如が示されています。

関連論文リスト

• ToolAnchor: Anchoring Counterfactual Context to Boost Agentic Tool-use Capability [16.62013823879194]
  ツール拡張された大きな言語モデルエージェントは、長い水平タスクで優れているが、固定されたツールセットで後トレーニングされるのが一般的である。 このようなツールセット拡張問題における中核的障害を行動慣性とみなす。 批判的決定点に反事実的アンカーコンテキストを注入することは、この慣性を損なうことを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-14T06:03:39Z)
• Diversity Over Frequency: Rethinking Tool Use in Visual Chain-of-Thought Agents [8.575257729172202]
  視覚エージェントは、微粒な証拠を組み込むために、思考の視覚連鎖の中で外部視覚ツールを使用する。 本稿では,3次元空間推論や医用視覚質問応答など,より困難な課題を探索するために,単純な視覚探索タスクを超えて進める。 モデルは、高いタスク精度を達成しながら、ツールの使用を徐々に停止する。 バニラトレーニングとツール使用促進の両方がロールアウトの多様性を減らし、ツールの使用率が向上しない理由を説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-25T13:06:59Z)
• The Tool Illusion: Rethinking Tool Use in Web Agents [60.49303190288166]
  我々は、広範囲かつ慎重に制御された研究を通じて、Webエージェントにおけるツールの使用を再考する。 いずれの結論も事前の結論を再検討し, より広範な証拠で他の結論を補完した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-03T21:18:26Z)
• TEA-Bench: A Systematic Benchmarking of Tool-enhanced Emotional Support Dialogue Agent [56.45636706195345]
  ESC(Emotional Support Conversation)におけるツール拡張エージェント評価のための対話型ベンチマークであるTEA-Benchを紹介する。 実験により、ツール強化は一般的に感情的サポート品質を向上し、幻覚を減少させるが、その利得はキャパシティに依存していることが示された。 以上の結果から,信頼性の高い感情支援エージェントを構築する上でのツール利用の重要性が浮き彫りとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-26T17:15:27Z)
• AdaReasoner: Dynamic Tool Orchestration for Iterative Visual Reasoning [66.24374176797075]
  textbfAdaReasonerは、ツール固有の、あるいは明示的な教師付き行動ではなく、一般的な推論スキルとしてツールの使用を学ぶマルチモーダルモデルのファミリーである。 AdaReasonerは、(i)スケーラブルなデータキュレーションパイプラインによって、長期にわたる多段階のツールインタラクションにモデルを公開し、(ii)ツール-GRPO、(ii)ツールの選択とシークエンシングをエンドツーエンドの成功に基づいて優先順位付けする強化学習アルゴリズム、(iii)ツールの使用を動的に規制する適応学習メカニズムによって実現されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-26T16:04:43Z)
• What Makes a Fairness Tool Project Sustainable in Open Source? [4.637328271312331]
  多くのフェアネスツールは、無料使用と適応のために公開されている。 公平性は継続的な懸念であるため、これらのツールは長期的な持続可能性のために構築されなければならない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-14T20:58:26Z)
• The Dilemma of Building Do-It-Yourself (DIY) Solutions for Workplace Accessibility [10.287777207207352]
  既存の商用および社内ソフトウェア開発ツールは Blind や Low Vision Software Professionals (BLVSP) にはアクセスできないことが多い。 私たちは、BLVSPsがDIYツールをどのように構築、使用し、アクセス可能なソフトウェア開発をサポートするか、現在未解明の交差点に目を向けました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T05:30:35Z)
• Overcoming Support Dilution for Robust Few-shot Semantic Segmentation [97.87058176900179]
  Few-shot Semantic(FSS)は、限定的なサポートイメージを使用してクエリイメージに関連のないオブジェクトをセグメントする難しいタスクである。 近年のFSS法は, ショット数の増加にともなって, より悪化することが観察された。 本研究は,サポートダイゾリューションと呼ばれるこの課題について検討し,本研究の目的は,生のサポートプールにおいて,これらの高分散サポートを認識し,選択し,保存し,強化することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T10:26:48Z)
• Development and Adoption of SATD Detection Tools: A State-of-practice Report [5.670597842524448]
  Self-Admitted Technical Debt (SATD)は、開発者が故意に最適化されたソリューションをコードに導入するインスタンスを指す。 本稿では,SATD検出ツールの開発と導入に関する総合的な状況報告を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T12:06:53Z)
• What Are Tools Anyway? A Survey from the Language Model Perspective [67.18843218893416]
  言語モデル(LM)は強力だが、主にテキスト生成タスクに向いている。 LMが使用する外部プログラムとしてツールを統一的に定義する。 各種ツールの効率を実証的に検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:20:07Z)
• On the Integration of Spectrum-Based Fault Localization Tools into IDEs [1.641101482398716]
  SBFLは軽量で実装が容易であるため、研究者の間で人気がある。 有効性向上を目的とした研究には、多くの可能性がある。 少数の研究用プロトタイプが利用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T07:43:31Z)
• TOOLVERIFIER: Generalization to New Tools via Self-Verification [69.85190990517184]
  本稿では,ツール選択中にコントラスト質問を自己問合せすることで,近接候補を識別する自己検証手法を提案する。 ToolBenchベンチマークによる4つのタスクの実験では、17の見えないツールで構成されており、数ショットのベースラインよりも平均22%改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T22:41:38Z)
• Tools for Refactoring to Microservices: A Preliminary Usability Report [6.9239174186681955]
  使用する技術やツールサポートに関する既存のマイグレーションアプローチについてレビューする。 91の出版物から22のツールを抽出し,そのうち7つはサービス分解に対処した。 予備研究の結果,検査対象のツールが将来性のある概念を追求するが,業界による信頼性の高い利用には成熟度や一般化性が欠如していることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T16:18:21Z)
• A Comprehensive Study on Quality Assurance Tools for Java [15.255117038871337]
  品質保証(QA)ツールはますます注目を集めており、開発者に広く利用されている。 既存の研究は以下の方法で制限されている。 彼らは、スキャニングルール分析を考慮せずにツールを比較します。 研究方法論とベンチマークデータセットのため、ツールの有効性については意見が一致していない。 時間性能の分析に関する大規模な研究は行われていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T10:48:02Z)
• Improved Compositional Generalization by Generating Demonstrations for Meta-Learning [53.818234285773165]
  従来未解決であった構成動作分割に対して,他の分割に対する性能の損失を伴わずに,大幅な性能向上を示す。 この場合、オラクル関数でさえも関連する実演を探すことは、メタラーニングを使用する際には十分な性能を得るには不十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T14:58:54Z)
• Tool Learning with Foundation Models [158.8640687353623]
  基礎モデルの出現により、AIシステムは、人間としてのツールの使用に等しく適応できる可能性がある。 その大きな可能性にもかかわらず、この分野における重要な課題、機会、そして将来の取り組みに関する包括的な理解はいまだに欠けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T15:16:10Z)
• Evaluating Graph Vulnerability and Robustness using TIGER [77.50446320230624]
  TIGERは、ネットワークの堅牢性を研究するためのオープンソースのPythonツールボックスである。 TIGERには22のロバストネスグラフ測度があり、原版と高速な近似版がある。 TIGERは、世界中の教育者が利用できるNvidia Data Science Teaching Kitと、1000人以上の学生を持つジョージア工科大学のData and Visual Analyticsクラスに統合されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T04:21:43Z)

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。