教育者がマルチスケールデザインダッシュボードを活用して創造的・技術的な授業を指導する方法

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概要と1. はじめに

1. 先行研究と2.1 学習活動の教育目標

   2.2 マルチスケールデザイン

   2.3 創造的なビジュアルデザインの評価

   2.4 学習分析とダッシュボード

2. 研究成果物/プローブ

   3.1 マルチスケールデザイン環境

   3.2 マルチスケールデザイン環境とデザイン分析ダッシュボードの統合

3. 方法論とコンテキスト

   4.1 コースのコンテキスト

   4.2 講師インタビュー

4. 調査結果

   5.1 洞察を得て教育的行動に情報を与える

   5.2 分析の探索、理解、検証のサポート

   5.3 評価とフィードバックのための分析の使用

   5.4 学生の自己反省の潜在的な源としての分析

5. 議論+意義：コンテキスト化：デザイン教育をサポートする分析

   6.1 指標性：インスタンスへのリンクによるデザイン分析の実証

   6.2 マルチスケールデザイン分析によるデザインコースでの評価とフィードバックのサポート

   6.3 マルチスケールデザイン分析の限界

6. 結論と参考文献

A. インタビューの質問

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4 方法論とコンテキスト

私たちは、研究成果物/プローブを実際のコースコンテキストに展開し、講師インタビューを通じて質的データを収集し、Charmazのアプローチ[19]に緩やかに基づいた方法論でグラウンデッドセオリーによる質的分析を実施する方法論を提示します。グラウンデッドセオリーとは、観察やインタビューなどの技術を通じてデータを収集し、データを転写し、データを単位化し、それらが意味することの共通の解釈に基づいて単位をグループ化し、グループに名前を付け（いわゆる「コーディング」）、このイテレーティブなプロセスを通じて浮かび上がるコードとカテゴリからの理論を発展させる、質的な「継続的比較」研究方法の一族を指します[12]。

\ グラウンデッドセオリーには様々な方法論的・哲学的アプローチがあります。BirksとMillsが述べているように、Charmazのグラウンデッドセオリー方法論への貢献の中には、「テキスト内での著者の位置づけ、参加者との関係、そして執筆の重要性に焦点を当てる」ことがあります[12]。私たちはこの調査における自分たちの立場を明らかにします。技術開発者もデータの収集と分析において主要な役割を果たしました。さらに、開発者はコースから切り離された科学的観察者としてではなく、講師と協力して作業しました。私たちの協力には、教育学、技術的能力の仕様、そしてインタラクションデザインの共同創造[66]が含まれています。開発者/質的研究者と講師の両方が本論文の著者に含まれています。

4.1 コースのコンテキスト

私たちは2020年春と夏の間に、3つの学部にわたる5つのコースインスタンスで研究成果物/プローブ（セクション3.1）を調査しました（表1）。これらのデザインコースのコンテキストは多様です。私たちはこれらのコースで学生が行うデザインタスクをコンテキスト化します。この研究で学生が行っている創造的な作業（マルチスケールデザインを含む）を描写するために、まず各プロジェクトの概要を示します。プロジェクトのフェーズを通じて学生が行うデザインタスクの詳細を説明するために、次にI2のプロジェクト成果物について詳しく説明します。

\ 学生がプロジェクトのフェーズを進める中で、講師の評価は重要な役割を果たします。頻繁な評価は、学生が継続的な進歩を遂げ[57]、プロジェクトと全体的なコース目標を達成するのに役立ちます。プロジェクトのアイデアと成果物がマルチスケールデザイン環境内で整理されるため、講師が定期的に学生の作業を監視し評価するためのワンストップの場所となります。したがって、環境とダッシュボードの統合により、マルチスケールデザイン分析が講師の教育と評価プロセスと連携して、講師の状況に応じたコンテキストに織り込まれます。

\ 4.1.1 分野を超えた課題の概要。 ここでは、5つのコースコンテキストにおける複数週にわたる課題シーケンスの概要を示します（表1）。最初の2つの課題はインタラクティブアート＆デザインです。次は機械工学です。最後の2つはコンピュータサイエンス＆エンジニアリングです。

\ I1（インタラクティブアート＆デザイン）：学生の課題は、チームベースの4週間のゲームインターフェースデザインプロジェクトです。学生は割り当てられたゲームジャンルを研究し、美学を念頭に置きながら自分のUIをスケッチします。講師はコースで[マルチスケールデザイン環境（セクション3.1）]を紹介し、学生はそれを通じて少なくとも5つのゲーム例、それぞれのUIデザイン、メカニクス、および類似点についての説明を整理して発表します。スケッチと並行して、学生はテキスト注釈を使用して、自分のアイデアと思考プロセスを説明する必要があります。

\ I2（インタラクティブアート＆デザイン）：学生の課題は、人々のアートワーク体験を向上させるためのチームベースの6週間のインタラクティブインスタレーションデザインプロジェクトです。学生は物理コンピューティング技術に基づくインタラクティブなプロジェクションマッピングを研究、概念化、開発、評価、発表します。講師はコースで[マルチスケールデザイン環境]を紹介し、学生はそれを通じてインスピレーションとなるアイデア、プロジェクトの説明と計画、コンセプトスケッチ、ストーリーボード、回路とインタラクティブな機能のビジュアルを整理して発表します。

\ I3（機械工学）：学生の課題は、チームベースの2週間のアナロジー形成プロジェクトです。学生はトピックを特定し、セマンティックワードツリー全体のアナロジーを活用してソリューションを生成します。講師はコースで[マルチスケールデザイン環境]を紹介し、学生はそれを通じてトピック、ウェブ検索、特定されたアイデア、およびワードツリー法を使用したアナロジー形成を整理して発表します。

\ I4およびI5（コンピュータサイエンス＆エンジニアリング）：学生の課題は、チームベースの6週間のウェブアプリケーションプロジェクトです。学生は少なくとも3つの多様なウェブサービスを利用する必要があるマッシュアップウェブサイトを概念化、開発、評価、発表します。講師はコースで[マルチスケールデザイン環境]を紹介し、学生はそれを通じてプロジェクトの説明、インターフェーススケッチ、バックログ、バーンダウンチャート、ユーザー調査からの発見、および機能的な製品のビデオを整理して発表します。

\ 4.1.2 I2のインタラクティブアート＆デザインプロジェクトの成果物。 ここでは、プロジェクトの1つについて詳しく説明します。このプロジェクトは、学生がインタラクティブインスタレーションデザインプロジェクトを開発する6週間にわたる4つの成果物で構成されています。

\ (1) 学生は技術的およびコンセプト研究を行い、詳細なプロジェクトの説明と計画を作成し、ジェスチャー、ユーザビリティ、およびユーザー体験に焦点を当てながらコンセプトスケッチとストーリーボードを開発します。[マルチスケールデザイン環境]では、少なくとも3つのインスピレーションとなるアイデア、2つのインタラクティブなアートワーク、および使用を計画している入力、出力、および回路のタイプを含める必要があります。

\ (2) 学生はProtoPie（物理コンピューティングツールキット）を使用して、Androidフォンとの回路接続を準備します。[マルチスケールデザイン環境]では、動作する接続を示すビジュアルを含める必要があります。

\ (3) 学生はProtoPieデザインのローフィデリティプロトタイプを開発します。これには色とタイポグラフィを含める必要があります。[マルチスケールデザイン環境]では、デザインと機能性のビジュアルを含める必要があります。

\ (4) 学生はハイフィデリティプロトタイプの開発、ユーザー調査の実施、およびプロジェクトの発表に取り組みます。[マルチスケールデザイン環境]では、プロトタイプとの利用者の体験を示すビジュアルと最終プレゼンテーション文書を含めます。

4.2 講師インタビュー

研究成果物/プローブは5人のデザインコース講師と4人のティーチングアシスタント（TA）によって使用されました。私たちは、それぞれのコースの終わりに、教授とティーチングアシスタントに彼らの経験に関する半構造化インタビューを実施しました。私たちは講師に以下について質問しました：分析ダッシュボードが学生の学習について何か新しいことを示したかどうか；監視、介入、評価とフィードバックのために分析を活用したかどうか、そしてどのように活用したか；学生が必要に応じて分析を利用できるようにすることについての考え；そして分析の理解と実際のデザイン作業との関係を見ることが彼らの経験にどのように影響したか。インタビューの質問の完全なセットは付録Aで見ることができます。

\ グラウンデッドセオリーの質的データ分析のためのCharmazの方法[19]を用いて、2人の著者がまず3つのインタビュー記録の初期コーディングを行いました。彼らは会合を開き、初期コードを整合させ、暫定的なカテゴリを形成しました。その後、残りのインタビュー記録の焦点を絞ったコーディングを行い、顕著な現象を適切に表現するために必要に応じてコードとカテゴリを修正しました。次のセクションでは、現象を説明する参加者の引用を含むカテゴリを提示します。

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:::info 著者：

(1) Ajit Jain, テキサスA&M大学, 米国; 現在の所属: Audigent;

(2) Andruid Kerne, テキサスA&M大学, 米国; 現在の所属: イリノイ大学シカゴ校;

(3) Nic Lupfer, テキサスA&M大学, 米国; 現在の所属: Mapware;

(4) Gabriel Britain, テキサスA&M大学, 米国; 現在の所属: Microsoft;

(5) Aaron Perrine, テキサスA&M大学, 米国;

(6) Yoonsuck Choe, テキサスA&M大学, 米国;

(7) John Keyser, テキサスA&M大学, 米国;

(8) Ruihong Huang, テキサスA&M大学, 米国;

(9) Jinsil Seo, テキサスA&M大学, 米国;

(10) Annie Sungkajun, イリノイ州立大学, 米国;

(11) Robert Lightfoot, テキサスA&M大学, 米国;

(12) Timothy McGuire, テキサスA&M大学, 米国.

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:::info この論文は arxivで入手可能 であり、CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) ライセンスの下で提供されています。

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