論文の概要: Improving Capstone Team Outcomes through Dynamic Skill Matching and Preference Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15572v1
- Date: Sun, 14 Jun 2026 03:29:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-16 16:21:33.69944
- Title: Improving Capstone Team Outcomes through Dynamic Skill Matching and Preference Alignment
- Title（参考訳）: ダイナミックスキルマッチングと優先度アライメントによるキャプストーンチームアウトカムの改善
- Abstract要約: チームベースのプロジェクトは、エンジニアリングとコンピューティングのコースの基盤だが、構造化されていないチームの形成は、しばしばプロジェクトの結果を損なう。
本稿では,学生の選好とプロジェクトスキルの要件を統合することで,効果的な学生チームを創出するための新しい3段階の方法論を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1807695418165365
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Team-based projects are a cornerstone of engineering and computing courses, but unstructured team formation often leads to poor project outcomes due to misaligned student interests and inadequate skill coverage. This paper introduces a novel, three-stage methodology for creating effective student teams by integrating student preferences with project skill requirements. In the first stage, students complete a survey to report their project interests and self-assessed skills. Next, a Large Language Model (LLM) analyzes project descriptions to extract the necessary skills for each project's success. Finally, a dynamic assignment algorithm matches students to projects, simultaneously maximizing skill coverage and preference alignment. The algorithm iteratively prioritizes projects with unfulfilled skill needs to optimize team balance. Preliminary evaluations show our approach produces teams with higher skill coverage and better preference satisfaction compared to random or manual assignment approaches. Our approach also overcomes limitations of widely-used tools like CATME Team-Maker, which do not explicitly account for project skill fulfillment. Our findings point toward an effective and customizable strategy for improving student motivation and learning outcomes in project-based courses.
- Abstract（参考訳）: チームベースのプロジェクトは、エンジニアリングとコンピューティングのコースの基盤となっているが、構造化されていないチームの形成は、学生の関心が不適切に、スキルのカバレッジが不十分なため、プロジェクトの結果を損なうことが多い。
本稿では,学生の選好とプロジェクトスキルの要件を統合することで,効果的な学生チームを創出するための新しい3段階の方法論を提案する。
最初の段階では、学生はプロジェクトの興味と自己評価スキルを報告する調査を完了します。
次に、LLM(Large Language Model)はプロジェクト記述を分析し、プロジェクトの成功に必要なスキルを抽出する。
最後に、動的代入アルゴリズムは、学生とプロジェクトとをマッチングし、同時にスキルカバレッジと選好アライメントを最大化する。
このアルゴリズムはチームのバランスを最適化するために、未完成のスキルでプロジェクトを反復的に優先順位付けする。
予備的な評価は、我々のアプローチが、ランダムまたは手動の割り当てアプローチと比較して、より高いスキルカバレッジと好みの満足度を持つチームを生み出すことを示している。
弊社のアプローチは、CATME Team-Makerのような広く使われているツールの限界も克服しています。
本研究は,学生のモチベーション向上と学習成果向上のための,プロジェクトベースコースの効果的かつカスタマイズ可能な戦略をめざすものである。
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