論文の概要: CareerPooler: AI-Powered Metaphorical Pool Simulation Improves Experience and Outcomes in Career Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11461v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 22:33:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.094761
• Title: CareerPooler: AI-Powered Metaphorical Pool Simulation Improves Experience and Outcomes in Career Exploration
• Title（参考訳）: CareerPooler:AIによるメタフォリックプールシミュレーションは、キャリア探索の経験と成果を改善する
• Authors: Ziyi Wang, Ziwen Zeng, Yuan Li, Zijian Ding,
• Abstract要約: 本稿では,空間的・物語的相互作用としてキャリア開発をシミュレートするために,プールテーブルのメタファを用いたAIによる生成システムであるCareerPoolerを紹介する。 ユーザはマイルストーン、スキル、ランダムなイベントを表すボールを打ち、ヒント、衝突、リバウンドは不確実性の下で意思決定を具現化する。 我々の研究は、AIによるキャリア探索システムの設計に寄与し、より広範に、視覚的に基盤付けられたアナログ的相互作用によって、生成システムが関与し、満足することができることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.872181837838047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Career exploration is uncertain, requiring decisions with limited information and unpredictable outcomes. While generative AI offers new opportunities for career guidance, most systems rely on linear chat interfaces that produce overly comprehensive and idealized suggestions, overlooking the non-linear and effortful nature of real-world trajectories. We present CareerPooler, a generative AI-powered system that employs a pool-table metaphor to simulate career development as a spatial and narrative interaction. Users strike balls representing milestones, skills, and random events, where hints, collisions, and rebounds embody decision-making under uncertainty. In a within-subjects study with 24 participants, CareerPooler significantly improved engagement, information gain, satisfaction, and career clarity compared to a chatbot baseline. Qualitative findings show that spatial-narrative interaction fosters experience-based learning, resilience through setbacks, and reduced psychological burden. Our findings contribute to the design of AI-assisted career exploration systems and more broadly suggest that visually grounded analogical interactions can make generative systems engaging and satisfying.
• Abstract（参考訳）: キャリアの探究は不確実であり、限られた情報と予測不可能な結果の意思決定を必要とする。 生成AIはキャリアガイダンスのための新しい機会を提供するが、ほとんどのシステムは、現実の軌道の非線形で精巧な性質を見越して、包括的で理想化された提案を生み出す線形チャットインターフェイスに依存している。 本稿では,空間的・物語的相互作用としてキャリア開発をシミュレートするために,プールテーブルのメタファを用いたAIによる生成システムであるCareerPoolerを紹介する。 ユーザはマイルストーン、スキル、ランダムなイベントを表すボールを打ち、ヒント、衝突、リバウンドは不確実性の下で意思決定を具現化する。 参加者24名を対象にした内的調査では、チャットボットのベースラインと比較して、CareerPoolerはエンゲージメント、情報獲得、満足度、キャリアの明確さを著しく改善した。 質的な発見は、空間的ナラティブな相互作用が経験に基づく学習、後退によるレジリエンス、心理的負担の軽減を促進することを示している。 我々の研究は、AIによるキャリア探索システムの設計に寄与し、より広範に、視覚的に基盤付けられたアナログ的相互作用によって、生成システムが関与し、満足することができることを示唆している。

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