本研究は、設計教育における教育者の評価とフィードバックの実践を理解し、AIベースのアナリティクスとダッシュボードを通じた支援の可能性を示している。
まず、設計教育では、学生が創造的な解決策を開発する際に、頻繁な評価とフィードバックが必要不可欠であることを示した。しかし、教育者は時間的な制約から、適時にフィードバックを提供することが困難な状況にある。
そこで本研究では、教育者11名(建築、インタラクティブアート&デザイン、機械工学、コンピューターサイエンス)への質的調査を行い、評価とフィードバックの実践と課題を明らかにした。
その結果、教育者は評価基準(ルーブリック)を柔軟に適用しており、特定の要素が必要不可欠ではなく、良質な設計作品を示す傾向のある特徴を評価していることが分かった。また、チームプロジェクトにおける個人の貢献度の評価や、学生によるフィードバックの活用が課題となっていることが明らかになった。
これらの知見に基づき、本研究では、設計クリエイティビティを示す特徴をAIベースのアナリティクスとして導出し、ダッシュボードを通じて教育者と学生に提示する「状況設定アナリティクス」の方法論を提案した。具体的には、流暢性、柔軟性、視覚的一貫性、マルチスケールの構造化、明瞭なコントラストといったアナリティクスを導出し、設計環境に統合することで、教育者と学生の理解と活用を促進する。
この方法論は、AIとユーザーの対話を通じて、アナリティクスの妥当性を検証し、改善していくことを特徴としている。つまり、AIと人間の協働により、設計教育における評価とフィードバックの支援を実現しようとするものである。
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