Empa: An AI-Powered Virtual Mentor for Developing Global Collaboration Skills in HPC Education

📄 arXiv: 2511.17669v1 📥 PDF

作者: Ashish, Aparajita Jaiswal, Sudip Vhaduri, Niveditha Nerella, Shubham Jha

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2025-11-21

💡 一句话要点

Empa：AI驱动的虚拟导师，提升HPC教育中的全球协作技能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 高性能计算教育 跨文化协作 人工智能导师 大型语言模型 全球化团队合作

📋 核心要点

  1. 传统HPC课程缺乏对跨文化团队合作的培养，无法满足全球协作日益增长的需求。
  2. Empa利用大型语言模型，通过Web应用提供结构化跨文化协作培训，提升学生相关技能。
  3. 初步部署准备验证了AI介导跨文化培训的可行性，为HPC人才培养提供了可扩展方案。

📝 摘要（中文）

高性能计算(HPC)和并行计算越来越依赖于多元团队的全球协作，但传统的计算课程未能充分培养学生在现代计算研究环境中必不可少的跨文化团队合作能力。本文介绍了Empa，一个由人工智能驱动的虚拟导师，它将跨文化协作培训融入本科计算教育中。Empa利用大型语言模型构建，并通过渐进式Web应用程序部署，引导学生完成结构化的活动，涵盖文化维度、沟通方式和冲突解决等，这些对于有效的多元文化团队合作至关重要。我们的系统通过帮助计算专业的学生培养在国际研究团队中有效协作、为全球计算项目做出贡献以及驾驭分布式计算环境中固有的文化复杂性的技能，从而满足了对具有文化胜任力的HPC专业人员日益增长的需求。为在计算课程中部署而进行的初步准备工作证明了人工智能介导的跨文化培训的可行性，并为开发HPC劳动力发展必不可少的跨文化协作技能提供了可扩展的方法。

🔬 方法详解

问题定义：当前HPC教育面临的挑战是，学生缺乏在全球化团队中有效协作的跨文化技能。传统的计算课程往往侧重于技术能力，而忽视了文化差异、沟通风格和冲突解决等软技能的培养。这导致学生在实际的国际合作项目中难以有效沟通、协调和解决问题，从而影响项目的效率和质量。

核心思路：Empa的核心思路是利用AI技术，特别是大型语言模型，创建一个虚拟导师，为学生提供个性化的跨文化协作培训。通过结构化的活动和互动，Empa帮助学生了解不同文化背景下的行为模式、沟通习惯和价值观，从而提升他们的跨文化敏感性和协作能力。这种方法旨在弥补传统课程的不足，使学生更好地适应全球化的HPC研究环境。

技术框架：Empa的整体架构包括以下几个主要模块：1) 知识库模块：存储关于不同文化维度、沟通风格和冲突解决策略的知识；2) 活动生成模块：根据学生的学习进度和需求，生成个性化的活动和练习；3) 交互模块：通过Web应用程序与学生进行交互，提供指导、反馈和评估；4) 评估模块：评估学生的学习效果，并根据评估结果调整教学策略。整个流程是学生通过Web应用访问Empa，Empa根据学生的背景和目标，从知识库中提取相关信息，生成活动，学生完成活动后，Empa进行评估并提供反馈。

关键创新：Empa的关键创新在于将大型语言模型应用于跨文化协作培训。与传统的教学方法相比，Empa能够提供更加个性化、互动性和可扩展的培训体验。此外，Empa还能够根据学生的学习情况动态调整教学内容和难度，从而提高学习效果。Empa利用AI技术实现了跨文化培训的规模化和个性化，这在HPC教育领域是一个新的尝试。

关键设计：Empa的关键设计包括：1) 文化维度模型：采用霍夫斯泰德文化维度模型或其他类似的框架来描述不同文化之间的差异；2) 活动设计：设计各种类型的活动，例如角色扮演、案例分析和模拟场景，以帮助学生理解和应用跨文化协作的原则；3) 反馈机制：建立有效的反馈机制，及时纠正学生的错误，并提供积极的鼓励；4) 评估指标：设计合理的评估指标，例如问卷调查、小组讨论和项目报告，以衡量学生的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于是初步准备阶段，论文主要展示了Empa系统的设计和可行性。未来的实验将侧重于评估Empa对学生跨文化协作技能的实际提升效果。例如，可以通过对比接受Empa培训的学生和未接受培训的学生在国际合作项目中的表现，来评估Empa的有效性。具体的性能数据和提升幅度将在后续研究中给出。

🎯 应用场景

Empa的应用场景广泛，不仅限于HPC教育，还可以应用于其他需要全球协作的领域，例如国际商务、跨国公司和国际组织。通过Empa的培训，可以提高团队的协作效率、减少文化冲突，并促进创新。此外，Empa还可以作为一种工具，帮助个人提升跨文化沟通能力，从而更好地适应全球化的社会。

📄 摘要（原文）

High-performance computing (HPC) and parallel computing increasingly rely on global collaboration among diverse teams, yet traditional computing curricula inadequately prepare students for cross-cultural teamwork essential in modern computational research environments. This paper presents Empa, an AI-powered virtual mentor that integrates intercultural collaboration training into undergraduate computing education. Built using large language models and deployed through a progressive web application, Empa guides students through structured activities covering cultural dimensions, communication styles, and conflict resolution that are critical for effective multicultural teamwork. Our system addresses the growing need for culturally competent HPC professionals by helping computing students develop skills to collaborate effectively in international research teams, contribute to global computational projects, and navigate the cultural complexities inherent in distributed computing environments. Pilot preparation for deployment in computing courses demonstrates the feasibility of AI-mediated intercultural training and provides insights into scalable approaches for developing intercultural collaboration skills essential for HPC workforce development.