論文の概要: Constructive Patterns for Human-Centered Tech Hiring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13845v1
- Date: Sat, 14 Feb 2026 18:31:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.455915
- Title: Constructive Patterns for Human-Centered Tech Hiring
- Title(参考訳): 人間中心技術採用のための構成パターン
- Authors: Allysson Allex Araújo, Gabriel Vasconcelos, Marvin Wyrich, Maria Teresa Baldassarre, Paloma Guenes, Marcos Kalinowski,
- Abstract要約: 本稿では,初期段階のソフトウェア技術者の視点から,構成的パターン(CP)について考察する。
テーマ分析により,包括的かつ透明な求人広告などの肯定的な実践を反映した22個のCPを同定した。
その結果生まれたCPのカタログは、アーリーケアのソフトウェアエンジニアを惹きつけ、支援しようとする組織にとって、具体的で経験豊かなリソースを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.992282901057959
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: [Context] Online Recruitment and Selection (R&S) processes are often the first point of contact between early-career software engineers and the tech industry. Yet many candidates experience these processes as opaque, inefficient, or even discouraging. While prior research has extensively documented the flaws and biases in online tech hiring, little is known about the practices that create positive candidate experiences. [Objective & Method] This paper explores such practices, referred to as Constructive Patterns (CPs), from the perspective of early-career software engineers. Guided by Applicant Attribution-Reaction Theory, we conducted 22 semi-structured interviews in which participants collectively described over 470 online R&S experiences. [Results] Through thematic analysis, we identified 22 CPs that reflect positive practices such as comprehensive and transparent job advertisements (CP01), specific and developmental feedback (CP03), humanized and respectful interaction (CP06), and framing the process as a two-way street (CP18). [Conclusion] Our findings extend the conversation on tech hiring beyond diagnosing dysfunctions toward designing for human-centered and growth-oriented candidate experiences. The resulting catalog of CPs provides a concrete and empirically grounded resource for organizations seeking to attract and support early-career software engineers more effectively.
- Abstract(参考訳): [コンテキスト]オンラインリクルートと選択(R&S)プロセスは、多くの場合、アーリーケアのソフトウェアエンジニアとIT業界との間の最初の接触点です。
しかし、多くの候補はこれらのプロセスが不透明、非効率、あるいは妨げるものとして経験する。
以前の研究では、オンライン技術採用における欠陥や偏見が広く記録されているが、ポジティブな候補者体験を生み出すプラクティスについてはほとんど知られていない。
[目的と方法]本論文では,早期のソフトウェア技術者の視点から,コンストラクティブ・パターン(CP)と呼ばれるプラクティスを探求する。
Applicant Attribution-Reaction Theoryにより22回の半構造化インタビューを行い、470以上のオンラインR&S体験をまとめて紹介した。
結果]テーマ分析により,包括的かつ透明な求人広告(CP01),具体的・発達的フィードバック(CP03),人為的・尊敬的相互作用(CP06),双方向道路(CP18)などの肯定的な実践を反映した22のCPを特定した。
結論]本研究の成果は,ヒト中心および成長志向の求職者を対象とした設計に向けて,機能不全の診断以上の技術雇用に関する会話を延長するものである。
その結果生まれたCPのカタログは、アーリーケアのソフトウェアエンジニアをより効果的に引き寄せ、支援しようとする組織にとって、具体的で実証的な基盤となるリソースを提供する。
関連論文リスト
- Measuring Agents in Production [133.77818981073457]
生産におけるAIエージェントの大規模体系的研究について紹介する。
プロダクションエージェントは通常、シンプルで制御可能なアプローチで構築されています。
信頼性は依然として最大の開発課題であり、エージェントの正しさの確保と評価の難しさによって推進されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-02T16:45:10Z) - Towards Personalized Deep Research: Benchmarks and Evaluations [56.581105664044436]
我々は、Deep Research Agents(DRA)におけるパーソナライズ評価のための最初のベンチマークであるPersonalized Deep Research Benchを紹介する。
さまざまな研究タスク50と、構造化されたペルソナ属性と動的現実世界のコンテキストを組み合わせた25のユーザプロファイルを組み合わせ、250のリアルなユーザタスククエリを生成する。
さまざまなシステムの実験は、パーソナライズされたディープリサーチを扱う際の現在の能力と限界を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-29T17:39:17Z) - Let's Get You Hired: A Job Seeker's Perspective on Multi-Agent Recruitment Systems for Explaining Hiring Decisions [1.0839140047725062]
本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた多エージェントAIシステムを導入し,採用プロセスにおける求職者の指導を行う。
ユーザ中心設計の反復的アプローチを用いて,まず4人の積極的な求職者による2段階の探索実験を行い,システムの設計と開発について報告する。
評価の結果, 参加者は, 従来の方法に比べて, マルチエージェント採用システムの方が, より行動可能で, 信頼性が高く, 公平であると感じていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-22T10:33:42Z) - STRICTA: Structured Reasoning in Critical Text Assessment for Peer Review and Beyond [68.47402386668846]
本研究では,テキストアセスメントをステップワイド推論プロセスとしてモデル化するために,Structured Reasoning In Critical Text Assessment (STRICTA)を導入する。
STRICTAは、因果性理論に基づく相互接続推論ステップのグラフに評価を分解する。
約40人のバイオメディカル専門家が20以上の論文について4000以上の推論ステップのデータセットにSTRICTAを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T06:55:37Z) - Roleplay-doh: Enabling Domain-Experts to Create LLM-simulated Patients via Eliciting and Adhering to Principles [58.82161879559716]
ドメインエキスパートから定性的なフィードバックを引き出す新しい人間-LLMコラボレーションパイプラインであるRoleplay-dohを開発した。
このパイプラインを適用して、シニアメンタルヘルスサポーターが、シミュレートされた実践パートナのためにカスタマイズされたAI患者を作成できるようにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-01T00:43:02Z) - Investigating the Online Recruitment and Selection Journey of Novice Software Engineers: Anti-patterns and Recommendations [5.027698430581003]
ソフトウェア開発市場は成長し、ソフトウェア工学(SE)の資格を持つ専門家の需要が増加した。
本稿では、R&Sプロセスに関する初期のSE専門家に対して、アンチパターンとレコメンデーションのセットを特定することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T16:56:51Z) - Fairness in AI-Driven Recruitment: Challenges, Metrics, Methods, and Future Directions [0.0]
改革プロセスは、組織のパフォーマンス、生産性、文化に大きな影響を与えます。
本稿では、AIによる採用システムで特定されるバイアスを体系的にレビューし、公正度指標とバイアス軽減手法を分類し、実際に使用される監査手法を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T05:25:14Z) - Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language
Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。
我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。
重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T02:45:01Z) - An Uncommon Task: Participatory Design in Legal AI [64.54460979588075]
われわれは10年以上前に行われた法律分野における、注目に値する、未調査のAI設計プロセスについて検討する。
インタラクティブなシミュレーション手法によって,コンピュータ科学者と弁護士が共同設計者になれることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-08T15:46:52Z)
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。