論文の概要: Designing Conversational AI to Support Think-Aloud Practice in Technical Interview Preparation for CS Students
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14418v1
- Date: Sat, 19 Jul 2025 00:15:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.8779
- Title: Designing Conversational AI to Support Think-Aloud Practice in Technical Interview Preparation for CS Students
- Title（参考訳）: CS学生のための技術面接準備における思考音響実践を支援する会話型AIの設計
- Authors: Taufiq Daryanto, Sophia Stil, Xiaohan Ding, Daniel Manesh, Sang Won Lee, Tim Lee, Stephanie Lunn, Sarah Rodriguez, Chris Brown, Eugenia Rho,
- Abstract要約: LLMを用いた技術面接実践ツールを用いて17名の被験者を対象に調査を行った。
主なデザインレコメンデーションは、技術インタビューシミュレーションのための会話型AIにおける社会的プレゼンスを促進することである。
交差点の課題やそれに対応するための潜在的戦略など,幅広い考察を考察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.444343781409207
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One challenge in technical interviews is the think-aloud process, where candidates verbalize their thought processes while solving coding tasks. Despite its importance, opportunities for structured practice remain limited. Conversational AI offers potential assistance, but limited research explores user perceptions of its role in think-aloud practice. To address this gap, we conducted a study with 17 participants using an LLM-based technical interview practice tool. Participants valued AI's role in simulation, feedback, and learning from generated examples. Key design recommendations include promoting social presence in conversational AI for technical interview simulation, providing feedback beyond verbal content analysis, and enabling crowdsourced think-aloud examples through human-AI collaboration. Beyond feature design, we examined broader considerations, including intersectional challenges and potential strategies to address them, how AI-driven interview preparation could promote equitable learning in computing careers, and the need to rethink AI's role in interview practice by suggesting a research direction that integrates human-AI collaboration.
- Abstract（参考訳）: 技術的インタビューの1つの課題は思考のプロセスであり、候補者はコーディングタスクを解きながら思考プロセスの言語化を行う。
その重要性にもかかわらず、構造化された実践の機会は限られている。
会話型AIは潜在的な補助を提供するが、限定された研究は、思考能力の実践におけるその役割に対するユーザーの認識を探索する。
このギャップに対処するため,LLMを用いた技術面接実践ツールを用いて17名の被験者を対象に調査を行った。
参加者は、生成されたサンプルからシミュレーション、フィードバック、学習におけるAIの役割を評価した。
主なデザインレコメンデーションには、技術インタビューシミュレーションのための会話型AIにおける社会的プレゼンスを促進すること、言葉によるコンテンツ分析以上のフィードバックを提供すること、人間とAIのコラボレーションを通じてクラウドソースされた思考の例を可能にすることが含まれる。
機能設計以外にも、AIによる面接の準備がコンピュータキャリアにおける公平な学習を促進する方法や、人間とAIのコラボレーションを統合する研究方向を提案することによって、インタビュー実践におけるAIの役割を再考する必要性など、幅広い考察を考察した。
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