論文の概要: How Could AI Support Design Education? A Study Across Fields Fuels Situating Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17390v1
- Date: Fri, 26 Apr 2024 13:06:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 13:05:13.705929
- Title: How Could AI Support Design Education? A Study Across Fields Fuels Situating Analytics
- Title（参考訳）: AIはデザイン教育をどのようにサポートするのか?
- Authors: Ajit Jain, Andruid Kerne, Hannah Fowler, Jinsil Seo, Galen Newman, Nic Lupfer, Aaron Perrine,
- Abstract要約: 設計教育者による評価とフィードバックの実践の事例研究から得られたプロセスと結果を用いて,理論を推し進める。
人間の活動をサポートするAIを作ることは、どの分析指標と位置するプラクティスを整合させることに依存するため、我々はSateuating Analyticsと呼ぶ方法論を理論化します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.362956277221427
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We use the process and findings from a case study of design educators' practices of assessment and feedback to fuel theorizing about how to make AI useful in service of human experience. We build on Suchman's theory of situated actions. We perform a qualitative study of 11 educators in 5 fields, who teach design processes situated in project-based learning contexts. Through qualitative data gathering and analysis, we derive codes: design process; assessment and feedback challenges; and computational support. We twice invoke creative cognition's family resemblance principle. First, to explain how design instructors already use assessment rubrics and second, to explain the analogous role for design creativity analytics: no particular trait is necessary or sufficient; each only tends to indicate good design work. Human teachers remain essential. We develop a set of situated design creativity analytics--Fluency, Flexibility, Visual Consistency, Multiscale Organization, and Legible Contrast--to support instructors' efforts, by providing on-demand, learning objectives-based assessment and feedback to students. We theorize a methodology, which we call situating analytics, firstly because making AI support living human activity depends on aligning what analytics measure with situated practices. Further, we realize that analytics can become most significant to users by situating them through interfaces that integrate them into the material contexts of their use. Here, this means situating design creativity analytics into actual design environments. Through the case study, we identify situating analytics as a methodology for explaining analytics to users, because the iterative process of alignment with practice has the potential to enable data scientists to derive analytics that make sense as part of and support situated human experiences.
- Abstract（参考訳）: 我々は、デザイン教育者の評価とフィードバックの実践に関するケーススタディから得られたプロセスと研究結果を用いて、AIを人間の体験に役立てるためにどのように役立つかを理論化する。
我々はS suchmanの位置行動理論に基づいて構築する。
我々は、プロジェクトベースの学習コンテキストにある設計プロセスを教える5つの分野の11人の教育者の質的研究を行う。
定性的なデータ収集と分析を通じて、設計プロセス、評価とフィードバックの課題、そして計算支援というコードを導出します。
創造的認知の家族類似性原理を2回導入する。
第一に、デザインインストラクターがアセスメントルーブリックと第二に、デザインクリエイティビティ分析の類似した役割を説明するために、デザインインストラクターがいかにしてアセスメントルーブリックを使っているかを説明する。
人間の教師は依然として不可欠である。
我々は,学生にオンデマンドで学習目標に基づく評価とフィードバックを提供することで,学生の努力を支援するために,設計の創造的分析の集合であるFluency, Flexibility, Visual Consistency, Multiscale Organization, Legible Contrastを開発した。
まず、AIが人間の活動をサポートするようにすることは、どの分析指標と位置するプラクティスを整合させることに依存します。
さらに、ユーザにとって分析は、それらの使用の物質的コンテキストに統合するインターフェースを通じて、ユーザにとって最も重要なものになり得ることに気付きました。
これは、デザインの創造性分析を実際のデザイン環境に配置することを意味します。
このケーススタディを通じて、シチュレート分析を、ユーザに対して分析を説明する方法論として認識する。なぜなら、実践と協調する反復的なプロセスは、データ科学者が、位置する人間の経験の一部として意味のある分析を導出し、サポートできる可能性があるからである。
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