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AI研究のパイプラインにおける漏れ穴に取り組むための学部生コンソーシアム


核心的な概念
学部生、特に歴史的に疎外されてきた集団の学生を対象に、メンタリング、助言、ネットワーキングを提供することで、大学院進学、AI研究、科学的アイデンティティの構築を加速させる。
要約
本論文は、AIコミュニティへの参加を拡大するための学部生コンソーシアム(UC)について報告している。UCは、特に歴史的に疎外されてきた集団の学生を対象に、メンタリング、助言、ネットワーキングを提供することで、大学院進学、AI研究、科学的アイデンティティの構築を加速させることを目的としている。 UCの設計は、コンピューティング分野における歴史的に疎外された集団の学生の参加を拡大するための、エビデンスに基づいた実践から着想を得ている。UCは、学部生研究者が一流の学術会議を理解し、ナビゲートする機会を提供することで、大学院研究への移行を支援することを目指している。 UCでは、学生に対してポスター発表、ネットワーキング、メンタリングなどのプログラムを提供している。評価の結果、UCに参加した学生は、自己効力感、帰属意識、コンピューティング・アイデンティティ、科学的資本などの重要な指標において大きな改善を示した。これらの成果と学生の前向きなフィードバックから、UCがその目的を達成していることが示唆される。 今後の課題としては、より多様な学生の参加を促進するための働きかけ、プログラムの継続的な改善、他の学術分野への展開などが挙げられる。
統計
UCに参加した学生28名のうち、19名が歴史的に疎外されてきた集団に属していた。 6名が身体障害を自己申告し、6名が第一世代大学生、8名が留学生であった。
引用
「UCに参加したことで、AIの研究者としてのアイデンティティを構築する上で大きな影響を受けました。」 「UCのメンタリングプログラムは、大学院進学に向けた私の取り組みを大いに支えてくれました。」 「UCのピアコミュニティは、私にとって非常に重要な存在となりました。同じ経験を共有する仲間がいることで、孤独を感じることなく研究に取り組めるようになりました。」

深い調査

UCのような取り組みを、他の学術分野にも広げていくことはできるだろうか。

UCの取り組みは、他の学術分野にも適用可能であると考えられます。例えば、理工学や医学などの分野でも同様のプログラムを導入することで、学生の参加や継続を促進し、多様性を尊重した研究環境を構築することが可能です。重要な点は、各分野の特性やニーズに合わせてプログラムをカスタマイズし、成功事例やベストプラクティスを共有することです。

UCの参加者選抜プロセスにおいて、無意識の偏見をどのように排除できるか。

無意識の偏見を排除するためには、以下のようなアプローチが有効です。 トレーニングと教育: 選抜委員や関係者に無意識の偏見についてのトレーニングを提供し、意識を高める。 ガイドラインの策定: 選抜プロセスにおいて、明確なガイドラインや基準を設けて客観的な評価を行う。 多様な視点の導入: 選抜委員や関係者の多様なバックグラウンドや経験を反映させ、偏見の影響を軽減する。 フィードバックと改善: 選抜プロセスの透明性を高め、参加者からのフィードバックを受け入れてプロセスを改善する。

UCの経験が、参加学生の長期的なキャリア形成にどのような影響を及ぼすのだろうか。

UCの経験は参加学生の長期的なキャリア形成に多くの影響を与えると考えられます。 自己効力感の向上: UCを通じて得られる経験やサポートにより、学生の自己効力感が向上し、将来の研究やキャリアに対する自信が高まる。 研究コミュニティへの参加: UCに参加することで、学生は研究コミュニティに参加し、専門家や同僚とのつながりを築くことができる。 専門スキルの習得: UCのプログラムやイベントを通じて、学生はプレゼンテーションスキルやネットワーキング能力などの専門スキルを磨く機会を得る。 学術的アイデンティティの構築: UCに参加することで、学生は研究者としてのアイデンティティを強化し、将来の学術キャリアに対する意欲や目標を明確化することができる。
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