論文の概要: Report on CHIIR 2026 Workshop on Generative AI and Academic Search (GAI&AS)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08936v1
- Date: Mon, 08 Jun 2026 02:31:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.574472
- Title: Report on CHIIR 2026 Workshop on Generative AI and Academic Search (GAI&AS)
- Title（参考訳）: CHIIR 2026 Workshop on Generative AI and Academic Search (GAI&AS) 参加報告
- Authors: Yifan Liu, Jaime Arguello, Orland Hoeber, Chang Liu, Soo Young Rieh, Luanne Sinnamon, Dean Alvarez, Susan Archambault, Rob Capra, Henson Chen, Charles Costa, Anita Crescenzi, Zhitong, Guan, Jacek Gwizdka, Pao-Pei Huang, Gavindya Jayawardena, Ghazal Kalhor, Dagmar Kern, Oliver Koop, Alice Li, Afra Mashhadi, Gaohui Meng, Marta Micheli, Anil B. Murthy, Kevin Schott, Sebastian Schultheiß, Jiwoo Seo, Phaneendra Sivangula, Frans van der Sluis, Xiaoxuan Song, Silang Wang, Dan Zhang,
- Abstract要約: 本報告では、CHIIR 2026 Workshop on Generative AI and Academic Searchを要約する。
GenAIが学術検索システムや研究の実践をどう変えようとしているかを検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.993524075737328
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This report summarizes the CHIIR 2026 Workshop on Generative AI and Academic Search (GAI\&AS), which examined how GenAI is reshaping academic search systems and research practices. The workshop brought together researchers in human information interaction and information retrieval to explore key challenges and opportunities in designing and evaluating future academic search systems that integrate GenAI, moving beyond traditional document retrieval to support summarization, recommendation, synthesis, and conversational interaction. Participants' interests and discussions focused on three thematic clusters: foundations and principles, applications and opportunities, and search-as-learning. Across these themes, the workshop highlighted the importance of academic search systems in supporting transparency, credibility, research integrity, and long-term scholarly needs, as well as in fostering higher-order cognitive processes. Participants discussed guiding theories, design principles, methodological approaches, partnerships, and community-building efforts aimed at advancing human-centered GenAI-enhanced academic search systems. Overall, the workshop demonstrated strong community interest and a diverse range of ongoing and emerging research initiatives at the intersection of GenAI and academic search.
- Abstract（参考訳）: 本報告では,GenAIが学術検索システムや研究プラクティスをどう変えようとしているのかを考察したCHIIR 2026 Workshop on Generative AI and Academic Search(GAI\&AS)を要約する。
このワークショップは、人間の情報インタラクションと情報検索の研究者を集結させ、GenAIを統合した将来の学術検索システムの設計と評価の鍵となる課題と機会を探究した。
参加者の関心と議論は、基礎と原則、応用と機会、学習としての探索という3つのテーマのクラスターに焦点を当てた。
これらのテーマ全体で、ワークショップは、透明性、信頼性、研究の完全性、長期的な学術的ニーズをサポートすること、および高次認知プロセスの育成において、学術的な検索システムの重要性を強調した。
参加者は、指導理論、設計原則、方法論的アプローチ、パートナーシップ、人間中心のGenAI強化学術検索システムの推進を目的としたコミュニティ構築の取り組みについて議論した。
ワークショップは、GenAIと学術検索の交差点で、コミュニティの強い関心と、さまざまな進行中および新興の研究イニシアチブを示した。
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