[论文解读] Atelier: Repurposing Expert Crowdsourcing Tasks as Micro-internships

Ryo Suzuki, Niloufar Salehi+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 22, 2016

Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing参考文献 32被引用 25

一句话总结

Atelier 将现有的专家众包任务重新定位为有偿、有导师指导的微型实习，以降低众包工作者在技能发展方面的门槛。通过将实习生与经验丰富的导师配对，指导他们完成任务的各个里程碑，该平台使学习者能够通过真实工作实现技能掌握，评估结果表明，导师指导显著提升了进度和工作质量。

ABSTRACT

Expert crowdsourcing marketplaces have untapped potential to empower workers' career and skill development. Currently, many workers cannot afford to invest the time and sacrifice the earnings required to learn a new skill, and a lack of experience makes it difficult to get job offers even if they do. In this paper, we seek to lower the threshold to skill development by repurposing existing tasks on the marketplace as mentored, paid, real-world work experiences, which we refer to as micro-internships. We instantiate this idea in Atelier, a micro-internship platform that connects crowd interns with crowd mentors. Atelier guides mentor-intern pairs to break down expert crowdsourcing tasks into milestones, review intermediate output, and problem-solve together. We conducted a field experiment comparing Atelier's mentorship model to a non-mentored alternative on a real-world programming crowdsourcing task, finding that Atelier helped interns maintain forward progress and absorb best practices.

研究动机与目标

• 为解决在线众包工作中，工作者因缺乏时间和激励而难以学习新技能的挑战。
• 通过将现有市场任务转化为结构化、有偿的微型实习，降低获取新技能的入门门槛。
• 探究微型实习中的导师指导是否能提升学习成果、任务完成度和工作质量。
• 创建一种可持续的模式，使导师获得教学经验，实习生获得作品集和评分。
• 评估导师指导在真实世界部署中对学习者进度、技能吸收和工作质量的影响。

提出的方法

• Atelier 与 Upwork 等专家众包平台集成，允许发包方发布任务，并选择具备相关专长的导师。
• 导师将复杂任务分解为中间里程碑，并通过结构化工作流程指导实习生完成每个阶段。
• 平台支持导师与实习生之间的实时同步聊天，用于反馈、问题解决和知识共享。
• 实习生在每个里程碑提交工作，导师审核并转发最终成果给发包方以获取付款和 Upwork 评分。
• 系统允许导师在过程中分享行业最佳实践、规范和新技术。
• 一项实地实验将 Atelier 中的导师指导模式与非导师指导的对照条件进行比较，使用真实的编程任务。

实验结果

研究问题

• RQ1 现有的专家众包任务能否被有效重用于微型实习以支持技能发展？
• RQ2 与非导师指导的经历相比，微型实习中的导师指导是否能提升学习者进度和任务完成度？
• RQ3 导师在分享最佳实践和行业规范方面在多大程度上促进了技能获取？
• RQ4 导师指导模式下产出的工作质量与非导师指导的工作相比如何？
• RQ5 在微型实习配对中，维持参与度和责任感会面临哪些挑战？

主要发现

• 在 Atelier 导师指导条件下，实习生在遇到技术或概念性障碍时，仍能更持续地保持进度，优于非导师指导条件。
• 导师成功引入了最佳实践、新技术和行业规范，显著提升了工作成果的质量。
• 导师反馈使用程度越高，工作质量越好，表明积极的导师指导能有效提升学习效果和表现。
• 该平台成功完成了多种类型的微型实习，不仅限于网络开发，还包括标志设计和数据挖掘，证明了其跨领域的适用性。
• 导师通过及时反馈、澄清需求和帮助实习生克服障碍，在学习支持中发挥了关键的支架作用。
• 尽管存在挑战（如参与者退出），该导师指导模式在促进技能掌握和职业发展方面展现出强大潜力。