最新のML,CV,NLP関連論文読み会@ABEJA
https://abeja-innovation-meetup.connpass.com/event/57686/
Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng Li and Yu Qiao. center loss ( A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face
Recognition ), eccv, 2016.
http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf
【第54回 プログラミング・シンポジウム 発表資料 7-2】
Many new software development methods such as agile and iterative development require closer communication among developers compared to traditional ones. However today, many IT engineers are not good at communicating with others. Therefore, we are developing software engineer education curriculum with enhancement of communication skills (more specifically, consensus-building skills) in mind. We are adopting case-centered methods, in which both software development process and importance of consensus can be understood through actual experiences. For evaluation, we have applied our educational case method to six computer science undergraduates, composed in two groups of three persons each. As the result, consensus-building workshop in our curriculum was effective in achieving closer communication.
近年、アジャイルや反復開発など緊密なコミュニケーションを前提とする開発手法が普及してきている。しかし、他者とのコミュニケーションを拒むソフトウェア技術者の存在をはじめ、現在 のソフトウェア業界ではコミュニケーションスキルの向上は必ずしも実現されていない。そこで筆者らは、新人に対しコミュニケーションスキル、特に合意形成スキルを重視した技術者教育を行うことが重要だと考え、教育手法を設計・試行している。具体的には、開発プロセスをこなす中で合意形成の重要性を体験できるような、ケース中心の教育手法を採用している。その検証のため、大学4年生6名に集まってもらい、それぞれ3名のグループに分かれ、ケースを基に開発を進める実験を行った。その結果、コンセンサスを体感するワークショップを行う事で、コミュニケーションをより密にする開発を行う事が出来ることを確認した。
最新のML,CV,NLP関連論文読み会@ABEJA
https://abeja-innovation-meetup.connpass.com/event/57686/
Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng Li and Yu Qiao. center loss ( A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face
Recognition ), eccv, 2016.
http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf
【第54回 プログラミング・シンポジウム 発表資料 7-2】
Many new software development methods such as agile and iterative development require closer communication among developers compared to traditional ones. However today, many IT engineers are not good at communicating with others. Therefore, we are developing software engineer education curriculum with enhancement of communication skills (more specifically, consensus-building skills) in mind. We are adopting case-centered methods, in which both software development process and importance of consensus can be understood through actual experiences. For evaluation, we have applied our educational case method to six computer science undergraduates, composed in two groups of three persons each. As the result, consensus-building workshop in our curriculum was effective in achieving closer communication.
近年、アジャイルや反復開発など緊密なコミュニケーションを前提とする開発手法が普及してきている。しかし、他者とのコミュニケーションを拒むソフトウェア技術者の存在をはじめ、現在 のソフトウェア業界ではコミュニケーションスキルの向上は必ずしも実現されていない。そこで筆者らは、新人に対しコミュニケーションスキル、特に合意形成スキルを重視した技術者教育を行うことが重要だと考え、教育手法を設計・試行している。具体的には、開発プロセスをこなす中で合意形成の重要性を体験できるような、ケース中心の教育手法を採用している。その検証のため、大学4年生6名に集まってもらい、それぞれ3名のグループに分かれ、ケースを基に開発を進める実験を行った。その結果、コンセンサスを体感するワークショップを行う事で、コミュニケーションをより密にする開発を行う事が出来ることを確認した。
Takashi Kobayashi and Hironori Washizaki, "SWEBOK Guide and Future of SE Education," First International Symposium on the Future of Software Engineering (FUSE), June 3-6, 2024, Okinawa, Japan
Machine Learning Software Engineering Patterns and Their EngineeringHironori Washizaki
Hironori Washizaki, "Machine Learning Software Engineering Patterns and Their Engineering," 2nd International Workshop on Responsible AI Engineering (RAIE’24), Keynote, Lisbon, April 16th, 2024.
8. –アンケート 学習効果
• 同一アンケートを事前、事後で利用
– 40 質問項目 (5 段階 )
• 事前から事後への知識・スキルの質問項目回答の「
のび」で学習効果を定量化
– 学習効果 (Kdif) = 事後の合計 (Kaft) – 事前の合計 (Kbef)
Knowledge and skills Evaluation
Q1. Planning 1. I do not know ~ 3. I know ~ 5. I can perform
Q2. Presentation 1. I do not know ~ 3. I know ~ 5. I can perform
… …
Q39. Requirement analysis 1. I do not know ~ 3. I know ~ 5. I can perform
Q40. Risk management 1. I do not know ~ 3. I know ~ 5. I can perform
9
16. 学習ジャーナルの定性的分析結果
- 学習プロセスの全体
Have learning
motivation
Introduction of the
tasks
Teamwork
Accomplishment of
given tasks
Introspection
Before the course
During the course
Acquire skill and
knowledge
・ discussion
・ role sharing
・ helping each
other
・ information
sharing
Determine learning
goals
Find weakness and
how to overcome it
20
18. まとめ
• 関連研究
– Five Factor Model による個人特性識別とペアプログラミ
ングの関係分析 [3]
– プロジェクト上のリスクと個人特性の偏りの関係の指
摘 [4]
• 結論
– RQ1: 個人特性が多様な補完的チームほど、学習効果が
高い。
– RQ2: 学習ジャーナルへの修正グランディッドセオリー
の適用により学習プロセスを識別した。
– RQ3: 学習効果の高いチームほど、少数の活動を指摘し
ていた。
• 展望
– ハーマンモデルや Five Factor Model の活用
– 学習プロセスと個人特性および学習効果の関係精査
[3] N. Salleh, E. Mendes, and J. Grundy. 2009. An Empirical Study of Effects of Personality in Pair Programming
using the Five-Factor Model. Empirical Software Engineering and Measurement, ESEM 2009. pp. 214-225.
[4] Gary Klein, et al., “Wanted: Project teams with a blend of IS professionals orientation,” Communications of the ACM, Vol.45, No.6, 2002.