論文の概要: It's Not About Whom You Train: An Analysis of Corporate Education in Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06580v1
- Date: Wed, 08 Apr 2026 02:07:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.296077
- Title: It's Not About Whom You Train: An Analysis of Corporate Education in Software Engineering
- Title（参考訳）: トレーニングする人についてではない - ソフトウェア工学における企業教育の分析
- Authors: Rodrigo Siqueira, Danilo Monteiro Ribeiro,
- Abstract要約: 本研究は,ソフトウェア工学におけるコーポレートトレーニングの質と効果の認知に社会デマトグラフィーと専門的変数が与える影響について検討した。
243種類の組み合わせを検査したところ, 統計的意義は35例のみであった。
女性23%のサンプルに男女差がないことは、学習経験中にではなく、訓練前、アクセス時、表現時にバリアが機能していることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3833259344457964
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Context: Corporate education is a strategic investment in the software industry, but little is known about how different professional profiles perceive these initiatives. Objective: To investigate whether sociodemographic and professional variables influence the perception of quality and effectiveness of corporate training in Software Engineering (SE). Method: Non-parametric significance tests were applied to data from a survey with 282 Brazilian professionals, crossing 27 perception items with 9 sociodemographic variables (gender, age, education level, state, experience, professional level, company size, area of work, and nature of participation), totaling 243 combinations. Results: Of the 243 combinations tested, only 35 showed statistical significance. Training mandatoriness was the dominant factor, affecting 24 of 27 items. Length of experience revealed a non-linear descriptive pattern with a low-engagement zone between 3 and 6 years. Differences by area of work indicated an expressive gap in soft skills training for advanced technical roles. Personal profile variables and company size produced no relevant significant differences. Conclusion: Personal profile variables do not determine the perception of quality and effectiveness, while professional trajectory variables (experience, level, area of work) produce localized differences. The voluntariness of participation remains a determining factor, in line with the literature. The absence of gender differences in a sample with 23\% women suggests that barriers operate before training, in access and representation, not during the learning experience.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: 企業教育はソフトウェア産業における戦略的投資ですが、これらのイニシアチブに対して、異なるプロのプロファイルがどのように認識しているかは分かっていません。
目的: ソフトウェア工学(SE)におけるコーポレートトレーニングの質と効果の認知に社会デマログラフィーと専門変数が影響を及ぼすかどうかを検討する。
方法: ブラジルの専門職282名を対象に, 社会デマログラフ変数9種(性別, 年齢, 教育レベル, 経験, 職業レベル, 企業規模, 作業領域, 参加状況)の27項目を横断し, 合計243項目を比較検討した。
結果:243種類の組み合わせのうち,統計的意義は35例のみであった。
27項目中24項目に影響を及ぼした。
経験の長さから,3～6年の間,低エンゲージメントゾーンを有する非線形記述パターンが認められた。
作業領域による違いは,高度な技術職のためのソフトスキルトレーニングにおいて,表現力的なギャップが示唆された。
個人プロファイル変数と企業規模は, 有意な差は認められなかった。
結論: 個人プロファイル変数は品質と効果の知覚を判断しないが, 専門的軌道変数(経験, レベル, 作業領域)は局所的な差異を生み出す。
参加の自発的性は、文献に則って決定的な要素である。
23\%の女性のサンプルに男女差がないことは、学習経験中ではなく、訓練前、アクセス時、表現時にバリアが機能していることを示唆している。
関連論文リスト
- Corporate Training in Brazilian Software Engineering: A Quantitative Study of Professional Perceptions [0.2910116399259206]
戦略的企業トレーニングは、ソフトウェアエンジニアの継続的な専門的開発に不可欠である。
このような訓練の質と効果を、専門家の視点で導く要因には、知識ギャップがある。
本研究は,企業研修の質と効果に対するSE専門家の認識に影響を与える要因を定量的に分析することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-06T23:55:33Z) - How Annotation Trains Annotators: Competence Development in Social Influence Recognition [58.27352499161234]
本研究では,社会的影響認識の過程における能力の観点から,アノテータの作業品質の変化について検討する。
この研究は、専門家と非専門家の両方を含む5つのグループから25人の注釈係が参加し、1,021の対話のデータセットに注釈を付けた。
その結果,アノテータの自己認識能力と自信の増大が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-03T10:32:57Z) - Gender Bias in Generative AI-assisted Recruitment Processes [1.6566053195631467]
本稿では,35歳未満のイタリア人卒業生を対象に,ジェンダーと職場経験の背景から,最先端の世代モデル(GPT-5)がいかに職業を示唆するかを考察する。
このモデルは、性別、年齢、経験、専門分野のバランスのとれた24のシミュレーションされた候補者プロファイルにジョブを提案するよう促されている。
女性や男性の候補者による形容詞に性的な言語パターンが出現し、モデルが女性と感情的・共感的な特徴を関連付ける傾向が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-12T09:42:56Z) - The Role of Social Identity in Shaping Biases Against Minorities in Software Organizations [5.704788741312527]
本研究では,キャリア形成の欠如,ステレオタイプ化されたタスク選択,歓迎されない環境,アイデンティティアタックの4種類のバイアスについて検討する。
女性は、キャリア開発バイアス、タスク選択バイアス、歓迎されない環境に直面する確率の3倍以上だった。
同時に、少数民族の背景を持つ個人は、アイデンティティー攻撃によって不当に標的にされた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-29T04:39:32Z) - Leveraging Large Language Models for Career Mobility Analysis: A Study of Gender, Race, and Job Change Using U.S. Online Resume Profiles [15.31824043202434]
本稿では,大学生のキャリアモビリティの大規模分析について述べる。
我々は、ジェンダー、人種、仕事の変化オプションが上向きのモビリティとどのように関連しているかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-15T03:26:57Z) - Mitigating Subgroup Disparities in Multi-Label Speech Emotion Recognition: A Pseudo-Labeling and Unsupervised Learning Approach [53.824673312331626]
Implicit Demography Inference (IDI)モジュールは、k平均クラスタリングを用いて、音声感情認識(SER)におけるバイアスを軽減する
実験により、擬似ラベルIDIはサブグループの格差を減らし、フェアネスの指標を28%以上改善することが示された。
教師なしのIDIは、SERのパフォーマンスが3.6%未満のフェアネス指標を4.6%以上改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-20T14:50:44Z) - It is Giving Major Satisfaction: Why Fairness Matters for Software Practitioners [9.312605205492456]
本研究は,ソフトウェア実践者の仕事満足度に対する公正感の関連について検討する。
調査の結果,4つの公正度は全体の仕事の満足度と仕事のセキュリティに対する満足度に有意な影響を及ぼすことがわかった。
フェアネスと仕事の満足度の関係は、女性、民族的に劣る、経験の浅い実践者、仕事の制限のある者にとってより強くなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T13:40:00Z) - Sensitivity, Performance, Robustness: Deconstructing the Effect of
Sociodemographic Prompting [64.80538055623842]
社会デマトグラフィープロンプトは、特定の社会デマトグラフィープロファイルを持つ人間が与える答えに向けて、プロンプトベースのモデルの出力を操縦する技術である。
ソシオデマトグラフィー情報はモデル予測に影響を及ぼし、主観的NLPタスクにおけるゼロショット学習を改善するのに有用であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T15:42:06Z) - When Do Curricula Work in Federated Learning? [56.88941905240137]
カリキュラム学習は非IID性を大幅に軽減する。
クライアント間でデータ配布を多様化すればするほど、学習の恩恵を受けるようになる。
本稿では,クライアントの現実的格差を生かした新しいクライアント選択手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-24T11:02:35Z) - Differentially Private and Fair Deep Learning: A Lagrangian Dual
Approach [54.32266555843765]
本稿では,個人の機密情報のプライバシを保護するとともに,非差別的予測器の学習を可能にするモデルについて検討する。
この方法は、微分プライバシーの概念と、公正性制約を満たすニューラルネットワークの設計にラグランジアン双対性(Lagrangian duality)を用いることに依存している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-26T10:50:33Z)
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。