論文の概要: Quick Build, Careful Check? Generative AI Use in Hackathons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29178v1
- Date: Fri, 31 Jul 2026 08:59:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-03 14:29:40.659068
- Title: Quick Build, Careful Check? Generative AI Use in Hackathons
- Title（参考訳）: ハッカソンでAIを駆使した「クイックビルド」と「ケアフルチェック」
- Abstract要約: 中央ヨーロッパにおけるAIをテーマとしたハッカソンの参加者を対象とした探索的なインタビュー研究を報告する。
参加者はコーディング以外の目的でGenAIを使用して,馴染みのないトピックの学習やブレインストーミング,ドキュメントの作成などを行いました。
また、すべての参加者が、使用前にGenAI出力をチェックするという書面のないプラクティスに集約されていることもわかりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.0493885475068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hackathons are time-bounded events where participants form teams to rapidly build software projects. Their short-term nature makes them a natural setting for Generative AI (GenAI) use, given its promise of speed and efficiency. Yet despite GenAI being increasingly adopted in these events, we still know little about what participants use GenAI for and, crucially, what they do not use it for and why. We report an exploratory interview study with participants from different teams at a two-day AI-themed hackathon in central Europe. We found that participants used GenAI for purposes beyond coding, including learning unfamiliar topics, brainstorming, and preparing documentation. At the same time, they combined multiple GenAI and non-GenAI tools depending on task fit. We also found that, despite the absence of team rules, all participants we studied converged on an unwritten practice of checking GenAI output before using it, yet their ability to actually verify was constrained by time pressure and limited domain knowledge. This work aims to identify avenues for further investigation by outlining a follow-up study combining observation, surveys, and prompt-and-response logs.
- Abstract（参考訳）: ハッカソン(Hackathons)は、参加者がソフトウェアプロジェクトを迅速に構築するためにチームを編成する、タイムバウンドなイベントである。
その短期的な性質は、スピードと効率の約束から、Generative AI(GenAI)の使用の自然な設定となっている。
しかし、これらのイベントでGenAIがますます採用されているにもかかわらず、参加者がGenAIを何に使っているのか、何のために使っていないのか、なぜ何のために使っているのかについては、まだほとんど分かっていません。
我々は、中央ヨーロッパの2日間のAIテーマハッカソンで、異なるチームの参加者との探索的なインタビュー研究を報告した。
参加者はコーディング以外の目的でGenAIを使用して,馴染みのないトピックの学習やブレインストーミング,ドキュメントの作成などを行いました。
同時に、タスク適合に応じて複数のGenAIツールと非GenAIツールを組み合わせた。
また、チームルールが欠如しているにも関わらず、私たちが研究したすべての参加者は、使用前にGenAI出力をチェックするという書面のないプラクティスに集約していましたが、実際に検証する能力は時間的プレッシャーとドメイン知識の制限によって制限されていたこともわかりました。
本研究は,観察,調査,迅速応答ログを組み合わせたフォローアップ研究を概説することにより,さらなる調査の道筋を特定することを目的とする。
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