教育者はマルチスケール分析を取り入れ、学生が自分のデザインプロセスをより良く理解できるよう支援

リンク一覧

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 創造的ビジュアルデザインの評価

   2.4 ラーニングアナリティクスとダッシュボード

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アナリティクス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 アナリティクスの探索、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アナリティクスの使用

   5.4 学生の自己反省の潜在的な源としてのアナリティクス

5. 議論+意義：文脈化：デザイン教育をサポートするアナリティクス

   6.1 指数化：インスタンスへのリンクによるデザインアナリティクスの実証

   6.2 マルチスケールデザインアナリティクスを通じた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アナリティクスの限界

6. 結論と参考文献

A. インタビュー質問

\

5.3 評価とフィードバックのためのアナリティクスの使用

デザイン教室のサイズが拡大し続けるほど、講師は各学生に最適なレベルのフィードバックを提供する時間の確保に課題を抱えています[47]。先行研究では、評価とフィードバックの拡張にアナリティクスが有用であることが判明しています[49, 60]。マルチスケールデザインアナリティクスに関する我々の調査結果もこれに一致しています。I1とI4は、アナリティクスが彼らのルーブリックと学生に与えるフィードバックの一部になり得ると表明しました。さらに、I4によれば、これらのアナリティクスをルーブリックの一部にすることで、学生に動機付けを与え、講師がデザインに求めるものについてのガイダンスを提供できます。

\ I1: 私は[これらのアナリティクスと私のルーブリック]が互いに補完し合うと思います。もし[ダッシュボード]上でルーブリックを作成し、フィードバックを受け取る時に添付できる方法があれば、非常に役立つと思います。

\ I4: 学生に目標となるものを与えることができます...私はこう言うでしょう...あなたのデザインで見たいものはこれらです...ルーブリックの一部としてスケールを割り当てたいと思います。例えば、ここから全体像を見て、そしてズームインすると、より詳細が見えるようにしたいと。

\ 私たちは、マルチスケールデザインアナリティクスが講師の評価作業を迅速化する可能性を観察しています。I9は、根本的な問題の素早く使用できる指標としてアナリティクスを活用することを好みました。アナリティクスは、各デザインの評価に費やす時間を削減するのに役立ちます。

\ I9: ですから、列の値を直接ポイントを与えるために使用することはありません...しかし、すべての[デザイン]に行って、すべての問題を探したり、私が実行するはるかに大きなルーブリックを持つよりも良いです...つまり、アナリティクスを症状と考え、[そして]実際に病気を特定するのです。

5.4 学生の自己反省の潜在的な源としてのアナリティクス

私たちの研究における講師（I1、I4、I5、I6）は、学生がマルチスケールデザインアナリティクスを見ることで利益を得るという期待を表明しました。彼らによれば、アナリティクスを見ることは、学生が自分の進捗を振り返るのに役立つ可能性があります。より具体的には、アナリティクスを見ることで、学生はスケールとクラスター間でアイデアをどのように空間的に整理しているかを認識するのに役立ちます。アナリティクスを通じた自己反省は学習において重要な役割を果たし、学生が自分の進捗を理解し、作業の改善を促進するのに役立ちます[77, 81]。

\ I5: 私は学生に彼らが使用できるだけの情報を与えることに賛成です...そして、彼らは[アナリティクス]を使って自分の進捗を見ることができます。

\ I1: はい、私は学生がもっとズームレベルを探索することを望んでいます...なぜなら、通常、それはより...全体像として見ているだけだと思います...しかし、彼らは特定の領域に入ったり、特定の部分にズームインして詳細を説明する能力を本当に活用していません...[また、]おそらく空間クラスターも、彼らがどのように分離しているかをより意識できるようにするためです。

\ I1とI4の両方が学生にマルチスケールデザインアナリティクスを提供することを提唱していますが、彼らは特定のタイプの視覚的組織を強制することに対して警告しています。彼らによれば、アナリティクスを提供する目的は、学生が反省し、マルチスケール組織を効果的に使用するのを助けることであり、スケール間で特定の数のスケールやクラスターを持つことではありません。

\ I4: 私は彼らが全て同じように見えることを望んでいません。どこかに行って全ての絵が同じように見えることを望まないのと同じです。しかし、それはまるで、ある人々が絵筆と絵の具ではなく、板と釘とハンマーで絵を描いているかのようでした。彼らは[マルチスケールデザイン]に何を置くべきかを本当に理解していませんでした。だから、それはあまり効果的ではありませんでした。

\ I1: [一方で]彼らは[空間]についてもう少し注意深くなる必要があります...彼ら自身がどのように全てを配置しているかを見るだけで...私は意図的にも無意図的にも、彼らが空間クラスターをどのように見るかをコントロールしたくありません。

\ \

:::info 著者：

(1) Ajit Jain、テキサスA&M大学、米国；現所属：Audigent；

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

(3) Nic Lupfer、テキサスA&M大学、米国；現所属：Mapware；

(4) Gabriel Britain、テキサスA&M大学、米国；現所属：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。

:::

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

:::

\