نبذة مختصرة و 1. مقدمة
العمل السابق و 2.1 الأهداف التعليمية للأنشطة التعليمية
2.2 التصميم متعدد المقاييس
2.3 تقييم التصميم البصري الإبداعي
2.4 التحليلات التعليمية ولوحات القيادة
أداة البحث/الاستكشاف
3.1 بيئة التصميم متعددة المقاييس
3.2 دمج لوحة قيادة تحليلات التصميم مع بيئة التصميم متعددة المقاييس
المنهجية والسياق
4.1 سياقات الدورة
4.2 مقابلات المدرسين
النتائج
5.1 اكتساب الرؤى وإثراء العمل التربوي
5.2 دعم الاستكشاف والفهم والتحقق من صحة التحليلات
5.3 استخدام التحليلات للتقييم والتغذية الراجعة
5.4 التحليلات كمصدر محتمل للتأمل الذاتي للطلاب
المناقشة + الآثار المترتبة: وضع في السياق: التحليلات لدعم تعليم التصميم
6.1 الفهرسة: إظهار تحليلات التصميم من خلال الربط بالأمثلة
6.2 دعم التقييم والتغذية الراجعة في دورات التصميم من خلال تحليلات التصميم متعددة المقاييس
6.3 قيود تحليلات التصميم متعددة المقاييس
الخاتمة والمراجع
أ. أسئلة المقابلة
\
كلما استمر حجم فصول التصميم في النمو، كلما واجه المدرسون تحديات في إيجاد الوقت لتقديم مستويات مثلى من التغذية الراجعة لكل طالب [47]. وجدت الدراسات السابقة أن التحليلات مفيدة نحو توسيع نطاق التقييم والتغذية الراجعة [49، 60]. نتائجنا لتحليلات التصميم متعددة المقاييس تتوافق مع ذلك. عبر I1 و I4 عن أن التحليلات يمكن أن تصبح جزءًا من معايير التقييم والتغذية الراجعة التي يقدمونها للطلاب. علاوة على ذلك، وفقًا لـ I4، فإن جعل هذه التحليلات جزءًا من معايير التقييم يمكن أن يحفز ويوفر للطلاب إرشادات حول ما يبحث عنه المدرسون في تصميمهم.
\ I1: أعتقد أن [هذه التحليلات ومعايير التقييم الخاصة بي] تكمل بعضها البعض. أعتقد أنه سيكون مفيدًا جدًا... إذا كانت هناك طريقة يمكنني من خلالها إنشاء معيار تقييم على [لوحة القيادة] وإرفاقه عندما يحصلون على التغذية الراجعة الخاصة بهم.
\ I4: أنت تعلم، أعطهم شيئًا يسعون إليه... أعتقد أنني سأقول... هذه هي الأشياء التي أود رؤيتها في تصميمك... أعتقد أنني سأرغب بالتأكيد في تعيين مقاييس كجزء من معيار التقييم للقول، أود أن أرى الصورة الكبيرة من هنا، ثم عندما تقوم بالتكبير، ترى المزيد.
\ نلاحظ إمكانات تحليلات التصميم متعددة المقاييس نحو تسريع عمل تقييم المدرسين. فضل I9 استخدام التحليلات كمؤشر سريع الاستخدام للمشكلات الأساسية. تساعدهم التحليلات على تقليل الوقت الذي قد يقضونه في تقييم كل تصميم.
\ I9: لذا، لن أستخدم القيم في العمود لإعطائهم النقاط مباشرة... لكنها أفضل من الاضطرار إلى الذهاب إلى كل [تصميم] والبحث عن كل مشكلة فردية أو وجود معيار تقييم أكبر بكثير أقوم به... لذا فكر في التحليلات كأعراض و[ثم] تحدد فعليًا الأمراض.
أعرب المدرسون (I1، I4، I5، I6) في دراستنا عن توقعات بأن الطلاب سيستفيدون من رؤية تحليلات التصميم متعددة المقاييس. وفقًا لهم، فإن رؤية التحليلات لديها القدرة على مساعدة الطلاب في التفكير في تقدمهم. وبشكل أكثر تحديدًا، يمكن أن تساعد رؤية التحليلات الطلاب في أن يصبحوا على دراية بكيفية تنظيم أفكارهم مكانيًا عبر المقاييس والمجموعات. يلعب التأمل الذاتي من خلال التحليلات دورًا حيويًا في التعلم، حيث يساعد الطلاب في فهم تقدمهم ويحفز التحسينات في عملهم [77، 81].
\ I5: أنا مع إعطاء الطلاب أكبر قدر ممكن من المعلومات التي يمكنهم استخدامها... وكما تعلم... يمكنهم استخدام [التحليلات] للنظر إلى تقدمهم.
\ I1: نعم، أود أن يستكشف الطلاب المزيد من مستويات التكبير... لأنه عادة، أعتقد أنه أكثر مثل... أراها كصورة شاملة... لكنهم لا يستفيدون حقًا من القدرة على الدخول إلى مناطق معينة أو التكبير على أجزاء معينة وتوضيحها... [أيضًا،] ربما المجموعات المكانية حتى يكونوا أكثر وعيًا بكيفية فصلهم.
\ في حين أن كلاً من I1 و I4 يدعمان تزويد الطلاب بتحليلات التصميم متعددة المقاييس، فإنهما يحذران أيضًا من فرض نوع معين من التنظيم البصري. وفقًا لهم، فإن الهدف من توفير التحليلات سيكون مساعدة الطلاب على التفكير واستخدام التنظيم متعدد المقاييس بشكل فعال، وليس الحصول على عدد محدد من المقاييس أو المجموعات عبر المقاييس.
\ I4: لا أريدهم جميعًا أن يبدوا متشابهين مثل أنك لا تريد الذهاب إلى مكان ما ورؤية كل لوحة تبدو متشابهة، ولكن كان الأمر كما لو أن بعض الناس كانوا يرسمون بالألواح والمسامير والمطارق مقابل فرش الرسم والطلاء. لم يفهموا حقًا ما من المفترض أن يضعوه على [التصميم متعدد المقاييس]. لذلك كان الأمر غير فعال.
\ I1: [بينما] يجب أن يصبحوا أكثر وعيًا قليلاً بـ [المساحة]... مجرد رؤية كيف يرتبون كل شيء بأنفسهم... أفضل عدم التحكم سواء عن قصد أو غير قصد على الإطلاق في كيفية رؤيتهم للمجموعات المكانية.
\ \
:::info المؤلفون:
(1) أجيت جين، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛ الانتماء الحالي: Audigent؛
(2) أندرويد كيرن، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛ الانتماء الحالي: جامعة إلينوي شيكاغو؛
(3) نيك لوبفر، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛ الانتماء الحالي: Mapware؛
(4) غابرييل بريتين، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛ الانتماء الحالي: مايكروسوفت؛
(5) آرون بيرين، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛
(6) يونسوك تشوي، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛
(7) جون كيسر، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛
(8) روهونغ هوانغ، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛
(9) جينسيل سيو، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛
(10) آني سونغكاجون، جامعة ولاية إلينوي، الولايات المتحدة الأمريكية؛
(11) روبرت لايتفوت، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية؛
(12) تيموثي ماكغواير، جامعة تكساس A&M، الولايات المتحدة الأمريكية.
:::
:::info هذه الورقة متاحة على arxiv تحت رخصة CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International).
:::
\


