À medida que o tamanho das turmas aumenta, os instrutores dependem cada vez mais de análises de design em múltiplas escalas para simplificar a avaliação, melhorar o feedback e apoiar a autorreflexão dos alunos—enfatizando que as análises devem orientar, não ditar, como os alunos organizam e desenvolvem o seu trabalho de design.À medida que o tamanho das turmas aumenta, os instrutores dependem cada vez mais de análises de design em múltiplas escalas para simplificar a avaliação, melhorar o feedback e apoiar a autorreflexão dos alunos—enfatizando que as análises devem orientar, não ditar, como os alunos organizam e desenvolvem o seu trabalho de design.

Educadores adotam análises multiescala para ajudar os alunos a compreender melhor os seus processos de design

2025/12/09 18:00

Resumo e 1. Introdução

  1. Trabalho Anterior e 2.1 Objetivos Educacionais das Atividades de Aprendizagem

    2.2 Design Multiescala

    2.3 Avaliação de Design Visual Criativo

    2.4 Análise de Aprendizagem e Painéis

  2. Artefato/Sonda de Pesquisa

    3.1 Ambiente de Design Multiescala

    3.2 Integrando um Painel de Análise de Design com o Ambiente de Design Multiescala

  3. Metodologia e Contexto

    4.1 Contextos do Curso

    4.2 Entrevistas com Instrutores

  4. Descobertas

    5.1 Obtendo Insights e Informando Ação Pedagógica

    5.2 Suporte para Exploração, Compreensão e Validação de Análises

    5.3 Usando Análises para Avaliação e Feedback

    5.4 Análises como Potencial Fonte de Autorreflexão para Estudantes

  5. Discussão + Implicações: Contextualizando: Análises para Apoiar a Educação em Design

    6.1 Indexação: Demonstrando Análises de Design Vinculando a Instâncias

    6.2 Apoiando Avaliação e Feedback em Cursos de Design através de Análises de Design Multiescala

    6.3 Limitações das Análises de Design Multiescala

  6. Conclusão e Referências

A. Perguntas da Entrevista

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5.3 Usando Análises para Avaliação e Feedback

Quanto mais os tamanhos das turmas de design continuam a crescer, mais os instrutores são desafiados a ter tempo para fornecer níveis ideais de feedback a cada aluno [47]. Estudos anteriores descobriram que as análises são úteis para escalar avaliação e feedback [49, 60]. Nossas descobertas para análises de design multiescala estão alinhadas. I1 e I4 expressaram que as análises podem se tornar parte das suas rubricas e feedback que dão aos alunos. Além disso, de acordo com I4, tornar essas análises parte das rubricas pode motivar e fornecer aos alunos orientação sobre o que os instrutores procuram no seu design.

\ I1: Acho que [estas análises e minhas rubricas] complementam-se mutuamente. Acho que será muito útil... se houver uma maneira de eu simplesmente criar uma rubrica no [painel] e anexar quando eles receberem o feedback.

\ I4: Sabe, dar-lhes algo para alcançar... Acho que eu diria... aqui estão as coisas que eu gostaria de ver no seu design... Acho que eu definitivamente gostaria de atribuir escalas como parte da rubrica para dizer, eu gostaria de ver a imagem geral a partir daqui, e depois quando você amplia, ver mais.

\ Observamos o potencial das análises de design multiescala para acelerar o trabalho de avaliação dos instrutores. I9 preferiu utilizar análises como um indicador rápido de problemas subjacentes. As análises ajudam a reduzir o tempo que de outra forma gastariam avaliando cada design.

\ I9: Então, não vou usar os valores na coluna para dar-lhes pontos diretamente... Mas é melhor do que ter que ir a cada [design] e procurar cada problema individual ou ter uma rubrica muito maior que eu executei... Então pense nas análises como os sintomas e [depois] você realmente identifica doenças.

5.4 Análises como Potencial Fonte de Autorreflexão para Estudantes

Instrutores (I1, I4, I5, I6) no nosso estudo expressaram expectativas de que os alunos se beneficiariam ao ver análises de design multiescala. De acordo com eles, ver análises tem o potencial de ajudar os alunos a refletir sobre seu progresso. Mais especificamente, ver análises pode ajudar os alunos a se tornarem conscientes de como estão organizando suas ideias espacialmente através de escalas e clusters. A autorreflexão através de análises desempenha um papel vital na aprendizagem, pois ajuda os alunos a compreender seu progresso e estimula melhorias em seu trabalho [77, 81].

\ I5: Sou totalmente a favor de dar aos alunos o máximo de informações que eles possam usar... e sabe... eles podem usar [análises] para olhar para o seu progresso.

\ I1: Sim, eu adoraria que os alunos explorassem mais níveis de zoom... porque geralmente, acho que é mais como... eu vejo como uma imagem geral... mas eles não realmente utilizam ser capazes de entrar em certas áreas ou ampliar certas partes e elaborar... [Também,] talvez clusters espaciais apenas para que eles pudessem estar mais conscientes sobre como se separam.

\ Enquanto tanto I1 quanto I4 defendem fornecer aos alunos análises de design multiescala, eles também alertam contra a imposição de um tipo específico de organização visual. De acordo com eles, o objetivo de fornecer análises seria ajudar os alunos a refletir e usar efetivamente a organização multiescala, não ter um número específico de escalas ou clusters através das escalas.

\ I4: Eu não gostaria que todos parecessem iguais como você não quer ir a algum lugar e ver que todas as pinturas parecem iguais, mas era quase como se algumas pessoas estivessem pintando com tábuas e pregos e martelos versus pincéis e tinta. Eles simplesmente não entenderam realmente o que deveriam estar colocando no [design multiescala]. Então era simplesmente como não tão eficaz.

\ I1: [Enquanto] eles têm que se tornar um pouco mais conscientes do [espaço]... apenas vendo como eles dispõem tudo por si mesmos... eu preferiria não controlar, seja intencionalmente ou não, como eles veem clusters espaciais.

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:::info Autores:

(1) Ajit Jain, Texas A&M University, EUA; Afiliação atual: Audigent;

(2) Andruid Kerne, Texas A&M University, EUA; Afiliação atual: University of Illinois Chicago;

(3) Nic Lupfer, Texas A&M University, EUA; Afiliação atual: Mapware;

(4) Gabriel Britain, Texas A&M University, EUA; Afiliação atual: Microsoft;

(5) Aaron Perrine, Texas A&M University, EUA;

(6) Yoonsuck Choe, Texas A&M University, EUA;

(7) John Keyser, Texas A&M University, EUA;

(8) Ruihong Huang, Texas A&M University, EUA;

(9) Jinsil Seo, Texas A&M University, EUA;

(10) Annie Sungkajun, Illinois State University, EUA;

(11) Robert Lightfoot, Texas A&M University, EUA;

(12) Timothy McGuire, Texas A&M University, EUA.

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:::info Este artigo está disponível no arxiv sob licença CC by 4.0 Deed (Atribuição 4.0 Internacional).

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