論文の概要: Pedagogical Reflections on the Holistic Cognitive Development (HCD) Framework and AI-Augmented Learning in Creative Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06779v1
- Date: Mon, 10 Nov 2025 07:07:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.127893
- Title: Pedagogical Reflections on the Holistic Cognitive Development (HCD) Framework and AI-Augmented Learning in Creative Computing
- Title（参考訳）: 創造的コンピューティングにおけるホロスティック認知開発(HCD)フレームワークとAI強化学習に関する教育学的考察
- Authors: BHojan Anand,
- Abstract要約: ホロスティック認知開発(HCD)フレームワークは、デザイン思考、経験的学習、反射的実践を統一的な構成主義的教育に統合する。
ゲームデザインのコース(CS3247、CS4350)、仮想現実(CS4240)、拡張現実システムなどに適用される。
この論文は、スケーラブルでパーソナライズされたフィードバックを通じて、HCDフレームワークを運用するiReflect、ReflexAI、Knowledge GraphといったAI拡張システムについても検討している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents an expanded account of the Holistic Cognitive Development (HCD) framework for reflective and creative learning in computing education. The HCD framework integrates design thinking, experiential learning, and reflective practice into a unified constructivist pedagogy emphasizing autonomy, ownership, and scaffolding. It is applied across courses in game design (CS3247, CS4350), virtual reality (CS4240), and extended reality systems, where students engage in iterative cycles of thinking, creating, criticizing, and reflecting. The paper also examines how AI-augmented systems such as iReflect, ReflexAI, and Knowledge Graph-enhanced LLM feedback tools operationalize the HCD framework through scalable, personalized feedback. Empirical findings demonstrate improved reflective depth, feedback quality, and learner autonomy. The work advocates a balance of supportive autonomy in supervision, where students practice self-directed inquiry while guided through structured reflection and feedback.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータ教育における反射的・創造的学習のためのHCD(Holistic Cognitive Development)フレームワークの拡張について述べる。
HCDフレームワークは、設計思考、経験的学習、反射的実践を、自律性、オーナシップ、足場を重視した統合構成主義の教育学に統合する。
ゲームデザインのコース(CS3247、CS4350)、仮想現実(CS4240)、拡張現実システム(CS4240)などに適用され、学生は思考、創造、批判、反映の反復サイクルに従事している。
この論文は、スケーラブルでパーソナライズされたフィードバックを通じてHCDフレームワークを運用する、iReflect、ReflexAI、Knowledge Graph強化LLMフィードバックツールなどのAI拡張システムについても検討している。
実験結果から, 反射深度, フィードバック品質, 学習者の自律性が改善された。
この研究は、学生が構造化されたリフレクションとフィードバックを通してガイドしながら自己指揮的な調査を実践する、監督における支援的自律性のバランスを提唱している。
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