論文の概要: FAIR-CS: Framework for Interdisciplinary Research Collaborations in Online Computing Programs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11802v1
- Date: Tue, 15 Jul 2025 23:51:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.183302
- Title: FAIR-CS: Framework for Interdisciplinary Research Collaborations in Online Computing Programs
- Title（参考訳）: FAIR-CS:オンライン・コンピューティング・プログラムにおける学際的な研究協力のためのフレームワーク
- Authors: Breanna Shi, Thomas Deatherage, Jeanette Schofield, Charles R. Clark, Thomas Orth, Nicholas Lytle,
- Abstract要約: 本稿では,計算機科学における学際研究を加速する枠組み(FAIR-CS)を提案する。
FAIR-CSは、研究目標を達成する方法であり、研究コミュニティを育成し、オンライン研究環境における高品質なメンターシップを支援する。
本稿では,ジョージア工科大学のオンライン計算機科学修士課程の研究者らとHuman-Augmented Analytics Group(HAAG)におけるFAIR-CSの実装について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4712282770819684
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research experience is crucial for computing master's students pursuing academic and scientific careers, yet online students have traditionally been excluded from these opportunities due to the physical constraints of traditional research environments. This paper presents the Framework for Accelerating Interdisciplinary Research in Computer Science (FAIR-CS), a method for achieving research goals, developing research communities, and supporting high quality mentorship in an online research environment. This method advances virtual research operations by orchestrating dynamic partnerships between master's level researchers and academic mentors, resulting in interdisciplinary publications. We then discuss the implementation of FAIR-CS in the Human-Augmented Analytics Group (HAAG), with researchers from the Georgia Tech's Online Master of Computer Science program. Through documented project records and experiences with 72 active users, we present our lessons learned and evaluate the evolution of FAIR-CS in HAAG. This paper serves as a comprehensive resource for other institutions seeking to establish similar virtual research initiatives, demonstrating how the traditional research lab environment can be effectively replicated in the virtual space while maintaining robust collaborative relationships and supporting knowledge transfer.
- Abstract（参考訳）: 研究経験は、修士課程の学生が学術的、科学的なキャリアを追求する上で重要であるが、伝統的な研究環境の物理的制約により、オンラインの学生はこれらの機会から除外されてきた。
本稿では,研究目標を達成し,研究コミュニティを育成し,オンライン研究環境における高品質のメンターシップを支援するためのFAIR-CSフレームワークを提案する。
この手法は、修士レベルの研究者と学術的なメンターとのダイナミックなパートナーシップを編成することで仮想研究活動を進め、学際的な出版物を生み出す。
次に、ジョージア工科大学のオンラインコンピュータサイエンスプログラムの研究者らと、HAAG(Human-Augmented Analytics Group)におけるFAIR-CSの実装について議論する。
プロジェクト記録の文書化と72人のアクティブユーザによる経験を通じて,HAAGにおけるFAIR-CSの進化を学習し,評価した。
本稿では, 従来の研究環境を仮想空間で効果的に再現し, 堅牢な協力関係を維持し, 知識伝達を支援することを目的とした, 同様の仮想研究活動の確立を目指す他の機関の包括的資源として機能する。
関連論文リスト
- Dynamic Knowledge Exchange and Dual-diversity Review: Concisely Unleashing the Potential of a Multi-Agent Research Team [53.38438460574943]
IDVSCIは、大規模言語モデル(LLM)上に構築されたマルチエージェントフレームワークである。
動的知識交換機構とデュアルダイバーシティ・レビュー・パラダイムという2つの重要なイノベーションが組み込まれている。
結果は、IDVSCIが2つのデータセットで常に最高のパフォーマンスを達成していることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-23T07:12:08Z) - ScienceBoard: Evaluating Multimodal Autonomous Agents in Realistic Scientific Workflows [82.07367406991678]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理を超えてその影響を拡大している。
これらのうち、コンピュータ利用エージェントは、人間がしているようにオペレーティングシステムと対話することができる。
我々はScienceBoardを紹介し、ダイナミックで視覚的にリッチな科学ソフトウェアを特徴とする現実的でマルチドメイン環境を包含する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-26T12:27:27Z) - Not real or too soft? On the challenges of publishing interdisciplinary software engineering research [4.597329752530121]
ソフトウェア工学の分野は、社会的および技術的な側面を組み合わせる。
ソフトウェアエンジニアリングの会場に提出された学際的な研究は、伝統的なトピックや技術的なトピックと同じレベルの認識を受けられないかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-11T12:18:46Z) - Teaching Research Design in Software Engineering [1.9659095632676098]
経験的ソフトウェア工学(ESE)は、新しい技術を採用する際の実践を伝える知識を批判的に評価し提供することを目的とした競争力として登場した。
この章では、ESEにおけるソフトウェアエンジニアと研究者の教育に不可欠な研究設計の基礎的スキルについて教えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-06T21:06:13Z) - ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。
ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。
我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:36:29Z) - SurveyAgent: A Conversational System for Personalized and Efficient Research Survey [50.04283471107001]
本稿では,研究者にパーソナライズされた効率的な調査支援を目的とした会話システムであるSurveyAgentを紹介する。
SurveyAgentは3つの重要なモジュールを統合している。文書を整理するための知識管理、関連する文献を発見するための勧告、より深いレベルでコンテンツを扱うためのクエリ回答だ。
本評価は,研究活動の合理化におけるSurveyAgentの有効性を実証し,研究者の科学文献との交流を促進する能力を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T15:01:51Z) - An Undergraduate Consortium for Addressing the Leaky Pipeline to Computing Research [1.9336815376402718]
この経験報告では、最初の学生コンソーシアム(UC)について記述する。
UCは、特に歴史的に疎外されたグループの学生を募集することで、AI研究コミュニティへの参加を広げることを目指している。
本稿では,エビデンスに基づく実践の豊富なセットにインスパイアされたプログラム設計と,UCが望む成果の多くを達成していることを示す初年度の予備的評価について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T21:43:43Z) - SciOps: Achieving Productivity and Reliability in Data-Intensive Research [0.8414742293641504]
科学者たちは、実験や研究の目標を拡大するために、機器、自動化、協調ツールの進歩をますます活用している。
神経科学を含む様々な科学分野は、コラボレーション、インスピレーション、自動化を強化するための重要な技術を採用してきた。
厳密な科学的操作の原理を説明する5段階の能力成熟度モデルを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-29T21:37:22Z) - Industry-Academia Research Collaboration in Software Engineering: The
Certus Model [13.021014899410684]
ソフトウェアエンジニアリングでスケーラブルで効果的な研究コラボレーションを構築することは、非常に難しいことで知られています。
本稿では,参加型知識創造の文化を実現するための,産学連携の成功要因を理解することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-23T10:16:23Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z) - Learnings from Frontier Development Lab and SpaceML -- AI Accelerators
for NASA and ESA [57.06643156253045]
AIとML技術による研究は、しばしば非同期の目標とタイムラインを備えたさまざまな設定で動作します。
我々は、NASAとESAの民間パートナーシップの下で、AIアクセラレータであるFrontier Development Lab(FDL)のケーススタディを実行する。
FDL研究は、AI研究の責任ある開発、実行、普及に基礎を置く原則的な実践に従う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-09T21:23:03Z)
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。