情境化人工智能分析如何加强设计教育

链接表

摘要和1. 引言

1. 先前工作和2.1 学习活动的教育目标

   2.2 多尺度设计

   2.3 评估创意视觉设计

   2.4 学习分析和仪表板

2. 研究工件/探针

   3.1 多尺度设计环境

   3.2 将设计分析仪表板与多尺度设计环境整合

3. 方法论和背景

   4.1 课程背景

   4.2 教师访谈

4. 发现

   5.1 获取洞见并指导教学行动

   5.2 支持分析的探索、理解和验证

   5.3 使用分析进行评估和反馈

   5.4 分析作为学生自我反思的潜在来源

5. 讨论+启示：情境化：支持设计教育的分析

   6.1 指示性：通过链接到实例来展示设计分析

   6.2 通过多尺度设计分析支持设计课程中的评估和反馈

   6.3 多尺度设计分析的局限性

6. 结论和参考文献

A. 访谈问题

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6 讨论与启示：情境化分析以支持设计教育

根据Suchman开创性论著《计划与情境行动》[71]中的模型，人工智能的成功取决于人工智能与用户之间的相互理解能力；在我们的情境背景中，用户是教师和学生。这种相互理解取决于分析（作为语言表达的功能）如何在其使用的情境背景中被解释。更具体地说，多尺度设计分析是在学生执行的设计工作实例的情境背景以及教师提供的教学法和评估中被解释的。我们开发了一个研究工件来调查将分析链接到设计实例如何影响这一解释过程。我们收集并分析了定性数据，以了解当多尺度分析通过这种指示性链接与他们所测量的设计工作相关联时，教师如何体验这些分析。

\ 我们首先考虑研究问题2：基于人工智能的多尺度设计分析在情境化课程背景中能为设计教师提供什么具体价值？我们讨论并推导出指示性呈现技术（将分析链接到设计实例）如何情境化分析并支持其在抽象和创意任务中的使用，在此特指设计教育。

\ 然后我们回到研究问题1：基于人工智能的设计分析如何（如果可能的话）在情境化课程背景中支持教师的评估和反馈体验？在这里，我们讨论并推导出关于多尺度分析的特点、我们所见到的情况以及它们支持设计教育中评估和反馈的潜力。我们也考虑了局限性。

\ 正如Zimmerman等人所阐述的，启示是使用设计研究方法产生的一种理论形式[85]；根据Gaver的说法，这种理论可能是"临时的、偶然的和有抱负的"[31]。因此，我们打算调查本研究的启示是否以及如何有助于开发用于推导和呈现一系列复杂分析的界面，这将是未来研究的一个富有成果的方向。这类研究可以确定，例如，特定启示在某些教育学科中是否比其他学科更有用。

6.1 指示性：通过链接到实例来展示设计分析

我们贡献了从分析到视觉注释设计实例的指示性链接，作为展示其含义的一种方式。根据Turnbull的观点，指示性陈述阐明了跨情境的关系以传达新的含义[74]。在本研究中，我们发现仪表板的指示性——即将分析与情境化设计元素组合链接起来——支持教师理解这些分析。关键在于对设计进行自动视觉注释，以显示识别出的尺度和集群。例如，用I9的话说，"我能够推断出...有一个缩放级别具有特定区域...然后他们有一个不同的缩放级别，专注于不同的区域，依此类推。"教师能够快速了解学生的设计组织及其量化方式。他们还能够深入研究作品并确定分析与自己解释不匹配的地方。对于其中一个设计，正如I3在看到人工智能结果时表达的那样，"我不确定为什么[它在这里显示]...几个[额外的]集群"。

\ 其他研究人员正在值得称赞地追求可解释人工智能策略，以向用户传达人工智能的算法逻辑[例如，1, 65]。本研究则另辟蹊径，贡献了如何将分析链接到实例可以直观地向用户展示分析的含义，展示识别算法在实践情境背景中的工作，而无需关注其底层逻辑。

\ 启示。当仪表板交互直接指示，即呈现特定分析与设计工作实例之间的联系时，用户（如教师和学生）预计会受益。Suchman提醒我们注意基于人工智能系统的透明度——这基于向用户传达人工智能的预期目的并建立问责制——对于有效支持情境实践至关重要[71]。一种常见的人工智能方法是获取大量作业的成绩并从这些数据中构建自下而上的识别器。这种识别器通常基于特征的任意聚合，可以映射到总体成绩分数，而不是设计教师或学生可以明确辨别的特征。相反，我们精心设计了本研究的多尺度设计分析，使用基于情境和设计的特征，使设计教师能够理解。因此，这些分析有潜力为学生提供信息，帮助他们反思如何改进自己的工作，以及如何理解他人的工作。

\ 此外，我们的用户发现导航到分析测量的特定尺度和集群很有价值。用I1的话说，"是否可能...也许像精确定位或只是去到精确的尺度。"为此，仪表板上的中间表示可能会很有用。例如，我们的发现激发了进一步的调查，在这种调查中，除了在仪表板上呈现一个数字外，用户还可以与树状可视化[30]进行交互，索引每个设计工作实例的尺度和集群层次结构。这种表示有可能进一步支持用户理解如何使用嵌套结构传达复杂信息，超越平面，利用一系列尺度和集群。

\ 最后，在将分析索引到实例时，界面将受益于使用动画。Mayer和Moreno表明，在学习材料中添加动画可以增强学习者的理解[55]。正如Tversky所解释的，动画可以帮助感知和理解不同内容片段之间空间和时间关系的精细结构[75]。Bederson和Boltman发现，在空间环境中动画化视点变化有助于用户构建环境中存在信息的心理地图[10]。多尺度设计理论扩展了可缩放用户界面理论，专注于人们如何组装信息元素以传达含义，通过基于空间和尺度的交互以及相关设计原则。在我们的研究中，我们发现使用动画帮助教师理解复杂特征。用I1的话说，"我现在对空间集群有了更好的理解[通过]颜色变化的动画。"我们预计动画交互功能，如特写、缩放和速度控制[75]，将在支持导航到特定尺度和集群方面证明有用。

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:::info 作者：

(1) Ajit Jain，德克萨斯A&M大学，美国；目前隶属：Audigent；

(2) Andruid Kerne，德克萨斯A&M大学，美国；目前隶属：伊利诺伊大学芝加哥分校；

(3) Nic Lupfer，德克萨斯A&M大学，美国；目前隶属：Mapware；

(4) Gabriel Britain，德克萨斯A&M大学，美国；目前隶属：微软；

(5) Aaron Perrine，德克萨斯A&M大学，美国；

(6) Yoonsuck Choe，德克萨斯A&M大学，美国；

(7) John Keyser，德克萨斯A&M大学，美国；

(8) Ruihong Huang，德克萨斯A&M大学，美国；

(9) Jinsil Seo，德克萨斯A&M大学，美国；

(10) Annie Sungkajun，伊利诺伊州立大学，美国；

(11) Robert Lightfoot，德克萨斯A&M大学，美国；

(12) Timothy McGuire，德克萨斯A&M大学，美国。

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:::info 本论文可在arxiv上获取，采用CC by 4.0 Deed（署名4.0国际）许可证。

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