2024 CSRankings 全国コンピュータ サイエンス ランキングが発表されました! CMUがリストを独占、MITはトップ5から外れる

2024 年の CSRankings 全国コンピューター サイエンス専攻ランキングが発表されました。

今年、米国で最高の CS 大学の 1 つである

カーネギー メロン大学 ( CMU) ) は米国および CS 分野で最高ランクにランクされており、イリノイ大学アーバナ シャンペーン校 (UIUC) は 6 年連続で着実に 2 位にランクされています。 3位はジョージア工科大学。

その後、スタンフォード大学、カリフォルニア大学サンディエゴ校、ミシガン大学、ワシントン大学が世界第4位タイとなった。

MIT のランキングが低下し、トップ 5 から外れたことは注目に値します。

CSRankings は、マサチューセッツ州アマースト校コンピューター情報科学部の教授である Emery Berger 氏によって始められた世界的な学術コンピューター サイエンス イニシアチブです。 。このランキングは客観的な研究指標に基づいており、学者や学生にとって比較的透明性の高い評価ツールとなります。

CSRanking の小部門ランキングは、AI、システム、理論、学際的な分野という 4 つの主要カテゴリ (27 の小部門) に分かれています。

AI 分野には、主に 5 つの部門があります: 1. 人工知能、2. コンピューター ビジョン、3. 機械学習、4. . 自然言語処理; 5. Web と情報検索。

全国 CS ランキング: CMU がしっかりと 1 位、MIT は上位 5 位から外れる

3大学の CS の強さは、米国のトップ 8 に並んでいます。すなわち、MIT、カリフォルニア大学バークレー校、メリーランド大学カレッジパーク校です。

次に、コーネル大学、ノースイースタン大学、パデュー大学、テキサス大学オースティン校があり、上位 15 位に 5 つの大学が同点、上位 20 位に 4 つの大学が同率です。

具体的には、CMU は機械学習、NLP、ビジョン、AI を最も得意としています。

イリノイ大学アーバナ シャンペーン校 (UIUC) の機械学習と NLP 研究は、その最大の強みです。

ジョージア工科大学は、ML とセキュリティの分野で優れた研究を行っています。

4 位タイの 4 大学の研究実績を見てみましょう: スタンフォード大学、カリフォルニア大学サンディエゴ校、カリフォルニア大学ミシガン大学とワシントン大学。

8位タイ3大学の研究分野の割合を可視化。

ランキング基準: トップカンファレンスで発表された論文数

現在、「U.S. News」 1983 年に開始 US News and World Report により最も権威あるとランク付けされました。

ただし、米国ニュースのランキングは完全に評判に基づいており、学部長や大学院学部長の調査に基づいています。

2023年の米国ニュース世界ランキングは完全に間違っていましたが、213機関のランキングが間違っており、留学界も大混乱に陥りました。

以前の米国ニュースでのコロンビア大学のランキングデータの改ざんも含め、流血の嵐を引き起こしました。

さらに、引用数に基づく指標も水増しの疑いがあります。たとえば、一部の大学では、教職員が相互に引用することを奨励し、「引用カルテル」を作成しています。

それだけでなく、すべての論文引用が無料というわけではなく、すぐに変化します。また、Google Scholar のような引用統計システムは、著者の曖昧さに対してあまり適切に機能しません。

有意義で透明性のあるランキング システムをすべての人に提供するために、エメリー バーガーはコンピューター分野の大学の世界的な強さランキングを組織しました。科学、ランキングのための「研究指標」に完全に基づいています。

具体的には、CSRankings は、コンピューター サイエンス分野の主要なトップカンファレンスで大多数の大学教員が発表した論文の数によって測定されます。

自然言語処理の主なカンファレンスには ACL、EMNLP、NAACL などがあります。コンピュータ ビジョンの分野の主なカンファレンスには CVPR、ECCV、ICCV などがあります。機械学習やデータ マイニングのカンファレンスの論文も発表されます。 ICML と KDD 、NIPS から、トップの人工知能カンファレンスには AAAI と IJCAI が含まれます。

この手法は、教職員にトップカンファレンスでの論文発表を促し、CSrankingのすべてのコードとデータを共有しつつ、不正行為を防止するものであることがわかります。

#教職員の選考基準は何ですか?

データベースの対象基準は、特定のキャンパスの常勤の終身雇用教員であり、コンピュータ サイエンスを専攻する博士課程の学生に独自に指導を提供できる限り、データベースに含めることができます。

したがって、このアプローチでは、データベースの対象範囲を、コンピューター サイエンス学部または同様の学部と非常勤契約を結んでおり、CS で博士号を取得できる他の学部の一部の教員にまで拡張します。学生が指導を行います。

フルタイムとは、学年度全体の時間の少なくとも 75% を勤務することを意味することに注意してください。

著者の署名と論文数を計算するにはどうすればよいですか?

教員は論文に対して 1/N ポイントを受け取ることができます。N は著者の数、所属、またはステータス (スタッフ、学生、その他のステータス) です。 何もすることはありません。この数字は決して変わりません。

著者全員がデータベース内の教員メンバーである、または最終的に教員メンバーになる場合、論文は最大 1.0 ポイントしかカウントできません。

論文の学術的成果が著者の数で除算されず、単純に論文の数が数えられる場合、著者は単一の論文の成果を簡単に人為的に操作し、誇張することができます。さらに著者を追加して論文を作成します。

この状況を回避するには、論文の学術成果を分割する必要があります。これにより、著者は学術成果の帰属を適切に扱い、複数の著者を悪用して単一の論文の成果を誇張しないように動機付けることができます。