論文の概要: Visibility Asymmetry: How Vendor Attention Shapes Which EdTech Breakdowns Become Product-Visible
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.12353v1
- Date: Fri, 03 Jul 2026 16:30:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.189152
- Title: Visibility Asymmetry: How Vendor Attention Shapes Which EdTech Breakdowns Become Product-Visible
- Title（参考訳）: 可視性非対称性:EdTechのブレークダウンがプロダクトの可視性になるベンダーの意図の形状
- Abstract要約: 本稿では,類似の局地破壊が経路,認識,行動の不均一な条件にどのように遭遇するかを理解するための感性的概念である可視的非対称性を紹介する。
本論文は,分解の発生から分解が実行可能な組織チャネルへ注目を移すことで,インフラ,調音作業,修復におけるCSCWの取り組みを拡張した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Infrastructure scholarship in CSCW often treats breakdown as the moment when infrastructures become visible. However, in vendor-managed sociotechnical systems, not all breakdowns become visible to actors who have the capacity to repair them. Drawing on a retrospective qualitative study of a Chinese K-12 EdTech deployment, including 11 interviews, 5 classroom observations, and more than 28 days of field notes, this paper introduces visibility asymmetry: a sensitizing concept for understanding how similar local breakdowns encounter uneven conditions for being routed, recognized, and acted upon. The analysis traces a four-stage mechanism through which procurement categories sort schools into attention tiers; staffing and visit cadence follow those tiers; only some local problems travel through staff or administrator channels; and dashboards can re-code unresolved repair labor as evidence of adoption. By shifting attention from the occurrence of breakdown to the organizational channels through which breakdown becomes actionable, this paper extends CSCW work on infrastructure, articulation work, and repair. It concludes by discussing implications for feedback systems that can surface repair needs without expanding surveillance.
- Abstract（参考訳）: CSCWのインフラ奨学金は、しばしばインフラが見えてくる瞬間として分解を扱います。
しかし、ベンダーが管理する社会技術システムでは、修復能力のある俳優が全てを目にするわけではない。
本論文は,11回のインタビュー,5回の教室観察,28日間のフィールドノートを含む,中国のK-12 EdTech展開の再現的質的研究に基づいて,類似の局部破壊が経路,認識,行動の不均一な条件にどのように遭遇するかを理解するための,可視的非対称性を導入する。
この分析は、調達カテゴリーが学校を注意層に分類する4段階のメカニズムを辿り、スタッフと訪問ケイデンスをこれらの階層に追従する。
本論文は,分解の発生から分解が実行可能な組織チャネルへ注目を移すことで,インフラ,調音作業,修復に関するCSCW作業を拡張した。
結論は、監視を拡張することなく、修復ニーズを表面化できるフィードバックシステムの意味を論じることである。
関連論文リスト
- Rubrics as Visual-Repair Context for Self-Evolving UI-to-Code Generation [147.1183324267404]
ローカルコード編集は、レイアウト、スタイル、コンポーネントの依存関係を通じて伝搬し、以前は忠実だった領域を劣化させながら、1つの視覚的ミスマッチを修正する。
本稿では,視覚フィードバックを構造化された視覚再生コンテキストとして表現するために,ルーブリックを用いたルーブリック誘導フレームワークであるRubSEを紹介する。
RubSEは最終ラウンドおよび最高ラウンド設定での自己進化を著しく上回り、より安定した改良とより高い軌道レベルの性能天井を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-25T07:03:46Z) - Qualified Educational Capacity Planning under Heterogeneous Student Support Needs: A Synthetic Benchmark and Decision-Support Framework [0.0]
我々は、資格のある教育能力計画のための総合的なベンチマークと意思決定支援フレームワークを導入する。
このモデルは、多種多様なサポートオンデマンドカテゴリを備えた、スタイリングされたシングルインスティテュートサービスシステムである。
サービス専用、リアクティブ、静的保険、給水、ローリングホライゾン混合整数コントローラを比較します。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-15T20:28:36Z) - RoboPIN: Grounded Embodied Reasoning via Pinned Chain-of-Thought [50.36951914894845]
身体的推論は、物理的環境におけるタスク関連オブジェクトや空間を知覚するモデルを必要とする。
現在の視覚言語モデルは、テキストのみまたはコーディネートで拡張されたチェーン・オブ・思想に依存している。
我々は、あらゆる推論ステップを視覚的証拠にピン留めする構造化推論パラダイムであるPinned Chain-of-Thoughtを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-14T11:30:42Z) - Imaginative Perception Tokens Enhance Spatial Reasoning in Multimodal Language Models [61.89854422423702]
視覚言語モデル(VLM)は多くのタスクで優れるが、重要な情報が直接観測できない場合、空間的推論に苦慮する。
Inaginative Perception Tokens (IPT) は、VLMが知覚する空間構成を外部化する中間的知覚表現である。
IPTの監督は、空間的推論を一貫して改善し、しばしば思考訓練のテキスト連鎖よりも優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-02T17:59:17Z) - How Many Visual Levers Drive Urban Perception? Interventional Counterfactuals via Multiple Localised Edits [2.005299372367689]
本稿では, シーンレベルの説明可能性について, 構造化されたデファクト編集に対するバウンダリ検索として再放送する, レバーベースの介入対応フレームワークを提案する。
このフレームワークは、5つの都市から50シーンにわたるパイロットテストで、プロキシベースの方向性パターンと、プロンプトのみの編集の下での実践的な失敗分類を明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-23T22:20:59Z) - Skill-RAG: Failure-State-Aware Retrieval Augmentation via Hidden-State Probing and Skill Routing [12.09179106162719]
本稿では,隠れ状態のプローバとプロンプトベースのスキルルータを結合した障害対応RAGフレームワークであるSkill-RAGを提案する。
実験により,Skill-RAGは多ターン検索後に持続するハードケースの精度を大幅に向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-17T07:25:43Z) - Cycle-Consistent Search: Question Reconstructability as a Proxy Reward for Search Agent Training [80.20022221643414]
Cycle-Consistent Searchは、検索エージェントを訓練するための金色のスーパービジョンのないフレームワークである。
CCSは教師付きベースラインに匹敵する性能を示す。
これらの結果から,CCSは金の監督が不可能な環境で検索エージェントを訓練するためのスケーラブルな訓練パラダイムを提供する可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-14T17:00:18Z) - Gym-V: A Unified Vision Environment System for Agentic Vision Research [51.62136909074774]
Gym-Vは、手続き的に生成された10ドメインにわたる179の視覚環境の統一プラットフォームであり、制御が難しい。
我々は,RLアルゴリズムの選択よりも,観測足場がトレーニングの成功に決定的であることを見出した。
クロスドメイン転送実験は、多様なタスクのトレーニングが広範囲に一般化され、狭いトレーニングが負の転送を引き起こすことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-16T15:37:07Z) - Open-Vocabulary vs Supervised Learning Methods for Post-Disaster Visual Scene Understanding [4.918510966192794]
本稿では,教師付き学習モデルとオープンボキャブラリ視覚モデルの比較評価を行った。
FloodNet+、RescueNet、DFire、LADDなど、複数のデータセットにわたるセマンティックセグメンテーションとオブジェクト検出に重点を置いています。
評価されたベンチマークでもっとも注目すべき点は、教師付きトレーニングが最も信頼できるアプローチであることだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-01T23:50:08Z) - Data Annotation Quality Problems in AI-Enabled Perception System Development [3.716862357836751]
データアノテーションは、AI対応の知覚システムの開発において必須であるが、非常にエラーを起こしやすい。
我々は3つのデータ品質次元にまたがる18の繰り返しアノテーションエラーの分類法を開発した。
この研究は、信頼できるAI対応認識システムを構築するための共有語彙、診断ツールセット、行動可能なガイダンスを提供することで、SE4AIに貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-20T14:30:51Z) - CTVIS: Consistent Training for Online Video Instance Segmentation [62.957370691452844]
オンラインビデオインスタンスセグメンテーション(VIS)におけるインスタンスの関連付けにおいて,インスタンス埋め込みの識別が重要な役割を担っている
近年のオンラインVIS手法では,参照フレームのみから派生したCIを活用している。
我々は,オンラインVIS(Consistent Training for Online VIS)と呼ばれる,トレーニングパイプラインと推論パイプラインの整合性を重視した,シンプルで効果的なトレーニング戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T08:44:25Z)
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。