search

X-lab2017 / open-wonderland

X-lab 开放实验室的开源奇妙世界
60 stars 11 forks source link

学术界影响力建设（顶级国际会议与期刊上的论文发表） #418

Open will-ww opened 4 months ago

will-ww commented 4 months ago

根据往年的经验（2023-07、2023-10、2023-12），利用暑期进行成果总结与投稿，是个不错的时间段，两个月的时间还是能够非常好的长时间做一些事情的。

1、入门段位

对博士基本没有帮助，硕士可以凑数，可以宣传实验室非硬核技术类成果，例如框架、案例、观点等。

2、中级段位

3、高级段位

注意：实验室的几个代表性开源工具，基本都录用过了，可以每年进行持续迭代；因此，Demo Tools 投稿须是 A 类会议：OpenDigger 2.0、HyperCRX 2.0、OpenGalaxy 2.0、OSGraph 2.0 等。

持续更新中~

will-ww commented 3 months ago

2025 年，第 37 届 CSEE&T 将与 ICSE 2025 （IEEE/ACM 国际软件工程会议）在加拿大渥太华共同举办。CSEE &T 2025 将取代 ICSE 的传统教育轨道 (SEET)，通过专门的共同举办会议，更加注重软件工程教育。通过与 ICSE 联手，我们旨在将两个社区聚集在一起，以应对教育下一代软件工程师的诸多挑战。

投稿信息：

will-ww commented 3 months ago

APSEC 2024 Tutorials

教程标题

开源数字生态学：数据驱动的开发者行为科学研究新范式

演讲者的姓名

王伟，华东师范大学，2~3 位同学

摘要

本教程将探讨开源数字生态学的前沿领域，特别关注数据驱动的开发者行为科学研究新范式。随着开源项目在全球范围内的快速发展，理解和分析开发者行为对于推动开源社区的可持续发展至关重要。本教程旨在通过数据科学方法揭示开发者行为的模式和趋势，讨论如何利用这些洞察力优化项目管理和社区建设。我们将结合实际案例，展示如何从大规模开源数据中提取有价值的信息，并将其应用于工程实践中，帮助参与者掌握这一新兴领域的核心概念和技术。

教程目的和目标

本教程的目的是帮助与会者深入理解开源数字生态学的基本概念与研究方法，并通过数据驱动的方式探索开发者行为科学的最新进展。参与者将学习如何应用数据分析技术对开源社区中的开发者行为进行量化分析，从而为开源项目的管理和优化提供科学依据。

目标受众和所需背景

本教程面向软件工程研究人员、开源社区管理者、数据科学家及对开发者行为研究感兴趣的从业者。参与者应具备基本的软件开发知识和数据分析能力，对开源项目的运作机制有初步了解将有助于更好地理解教程内容。

相关性

随着开源软件在全球范围内的广泛应用，开源社区的健康与可持续发展已成为软件工程领域的一个关键问题。本教程聚焦于数据驱动的开发者行为科学研究，这一新兴领域不仅为学术研究提供了丰富的研究素材，也为实践中的项目管理和社区建设提供了实用的工具和方法。对于希望理解并优化开源生态系统的学者和从业者来说，本教程具有重要的现实意义。

教程涵盖的主题概要，以及大致的时间安排（3个小时）

  1. 引言与开源数字生态学概述 (30分钟)

    • 开源生态系统的定义与重要性
    • 开发者行为科学的研究现状

  2. 数据驱动的行为科学研究方法 (60分钟)

    • 大规模数据集的收集与处理
    • 数据分析工具与技术
    • 实际案例分析：开发者行为模式的发现

  3. 应用与实践 (60分钟)

    • 如何利用行为分析优化开源项目管理
    • 开源社区建设中的数据驱动决策
    • 实践演示与参与者互动

  4. 讨论与展望 (30分钟)

    • 未来的研究方向与挑战
    • 参与者提问与讨论

演讲者简介

教程历史

视听和技术要求

提案

我们建议将本教程纳入 APSEC 会议，以便参与者能够在实际案例和互动演示中，掌握开源数字生态学的新概念，并应用数据驱动的方法来优化开源社区和项目管理。期待通过本教程的开展，促成更多关于开源开发者行为研究的跨学科合作，推动软件工程领域的创新与发展。