論文の概要: Revolutionizing Newcomers' Onboarding Process in OSS Communities: The Future AI Mentor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04277v1
• Date: Wed, 07 May 2025 09:27:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:36.028507
• Title: Revolutionizing Newcomers' Onboarding Process in OSS Communities: The Future AI Mentor
• Title（参考訳）: OSSコミュニティにおける新参者の参加プロセスの革新 - 未来のAIメンター
• Authors: Xin Tan, Xiao Long, Yinghao Zhu, Lin Shi, Xiaoli Lian, Li Zhang,
• Abstract要約: 新規参入者はオープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトの持続可能性に不可欠である。 障壁を低くし、エンゲージメントを高めるため、OSSプロジェクトには、新参者のためのガイダンスを提供する専門家が専任している。 ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIの急速な進歩は、専門家のメンタリングの代わりにAIを活用する機会をもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.957282851088479
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Onboarding newcomers is vital for the sustainability of open-source software (OSS) projects. To lower barriers and increase engagement, OSS projects have dedicated experts who provide guidance for newcomers. However, timely responses are often hindered by experts' busy schedules. The recent rapid advancements of AI in software engineering have brought opportunities to leverage AI as a substitute for expert mentoring. However, the potential role of AI as a comprehensive mentor throughout the entire onboarding process remains unexplored. To identify design strategies of this ``AI mentor'', we applied Design Fiction as a participatory method with 19 OSS newcomers. We investigated their current onboarding experience and elicited 32 design strategies for future AI mentor. Participants envisioned AI mentor being integrated into OSS platforms like GitHub, where it could offer assistance to newcomers, such as ``recommending projects based on personalized requirements'' and ``assessing and categorizing project issues by difficulty''. We also collected participants' perceptions of a prototype, named ``OSSerCopilot'', that implemented the envisioned strategies. They found the interface useful and user-friendly, showing a willingness to use it in the future, which suggests the design strategies are effective. Finally, in order to identify the gaps between our design strategies and current research, we conducted a comprehensive literature review, evaluating the extent of existing research support for this concept. We find that research is relatively scarce in certain areas where newcomers highly anticipate AI mentor assistance, such as ``discovering an interested project''. Our study has the potential to revolutionize the current newcomer-expert mentorship and provides valuable insights for researchers and tool designers aiming to develop and enhance AI mentor systems.
• Abstract（参考訳）: 新規参入者はオープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトの持続可能性に不可欠である。 障壁を低くし、エンゲージメントを高めるため、OSSプロジェクトには、新参者のためのガイダンスを提供する専門家が専任している。 しかし、タイムリーなレスポンスは、しばしば専門家の忙しいスケジュールによって妨げられます。 ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIの急速な進歩は、専門家のメンタリングの代わりにAIを活用する機会をもたらした。 しかし、導入プロセス全体を通して包括的なメンターとしてAIが果たす役割は、まだ解明されていない。 この「AIメンター」の設計戦略を特定するため、デザイン・フィクションを19人のOSS新参者による参加的手法として応用した。 我々は,現在の乗務経験を調査し,将来のAIメンターのための32の設計戦略を提示した。 参加者は、‘‘パーソナライズされた要件に基づいたプロジェクトの再推奨’や‘‘困難によるプロジェクト問題の評価と分類’’など、新参者に支援を提供することのできる、GitHubのようなOSSプラットフォームに統合されたAIメンターを想定している。 また,提案手法を実装したプロトタイプ「OSSerCopilot'」の参加者の認識も収集した。 彼らはインターフェースが便利でユーザフレンドリであることを発見し、将来それを使う意思を示し、設計戦略が効果的であることを示唆した。 最後に,デザイン戦略と現在の研究のギャップを明らかにするため,本概念に対する既存研究支援の程度を概観した総合的な文献レビューを行った。 興味あるプロジェクトの発見”など,AIメンターの支援を期待する新参者が期待する領域では,研究が比較的少ないことが分かっています。 我々の研究は、現在の新参のメンターシップに革命をもたらす可能性を秘めており、AIメンターシステムの開発と強化を目指す研究者やツールデザイナに貴重な洞察を提供する。

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