Simple Science

Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt

# Computerwissenschaften# Mensch-Computer-Interaktion

Designfähigkeiten mit Chatbot-Rollenspielen verbessern

Schüler verbessern ihre Fragestellungen durch Interaktionen mit Chatbots für Design-Herausforderungen.

Hyunseung Lim, Dasom Choi, Hwajung Hong

― 5 min Lesedauer


Chatbots helfen SchülernChatbots helfen Schülernbei DesignfähigkeitenDesign-Herausforderungen.Fragetechnik von Schülern beiChatbot-Rollenspiele verbessern die
Inhaltsverzeichnis

Designprobleme zu erkennen ist ein wichtiger Teil, gute Lösungen zu schaffen. Für Studenten, die neu im Design sind, kann das jedoch ganz schön schwierig sein. Sie fühlen sich oft unsicher, weil es ihnen an Erfahrung und Wissen fehlt. Eine Möglichkeit, den Studenten zu helfen, ist, ihnen beizubringen, wie sie Fragen stellen. Wenn die Studenten lernen, die richtigen Fragen zu stellen, können sie die Designprobleme besser identifizieren, ohne auf Hilfe von ihren Lehrern warten zu müssen.

Rollenspiel mit Technologie

In dieser Studie wird untersucht, wie Studenten Rollenspiele mit KI-gesteuerten Chatbots nutzen können, um ihre Fragestellungen zu verbessern. Die Idee ist, dass die Studenten wie Lehrer agieren, während sie mit einem Chatbot interagieren, der wie ein unerfahrener Designer agiert. So können die Studenten in einer sicheren und unterstützenden Umgebung üben, Fragen zu Designproblemen zu stellen.

Der Einsatz von Chatbots in der Bildung

Die jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, besonders bei Chatbots, haben neue Möglichkeiten in der Bildung geschaffen. Chatbots können echte Gespräche simulieren und Feedback geben, was besonders nützlich in kreativen Bereichen wie Design sein kann. Sie helfen den Studenten, unklare Situationen zu klären, indem sie ihnen helfen, Ideen zu brainstormen oder ihre Gedanken zu kritisieren. Diese Interaktion kann dazu beitragen, dass die Studenten sich sicherer fühlen, Fragen zu stellen, was wichtig ist, um Designprobleme zu identifizieren.

Studienübersicht

Um besser zu verstehen, wie das Rollenspiel mit Chatbots den Studenten helfen kann, Fragen zu stellen, nahm eine Gruppe von 16 Designstudenten an einer Studie teil. Diese Studenten waren in einem Universitätsdesignkurs, in dem sie ein Radio neu gestalten sollten. Sie mussten Designprobleme mit bestehenden Radios identifizieren und überlegen, wie sie die Neugestaltung angehen könnten.

Der Prozess

Die Studie war in drei Hauptteile unterteilt. Zuerst schrieben die Studenten ihre ersten Gedanken zu den Problemen mit aktuellen Radios auf. Danach interagierten sie mit dem Chatbot und stellten ihm Fragen zu diesen Designproblemen. Am Ende dieser Interaktion schrieben sie neue Problemstellungen, die reflektierten, was sie gelernt hatten.

Beobachtung der Interaktionen

Während die Forscher die Studenten beobachteten, machten sie Notizen darüber, wie die Studenten mit dem Chatbot interagierten. Sie schauten sich die Arten von Fragen an, die die Studenten stellten, und ob diese Fragen ihnen halfen, ihre Designprobleme zu klären. Die Forscher führten auch Interviews nach den Aktivitäten durch, um weitere Einblicke in die Erfahrungen der Studenten zu erhalten.

Ergebnisse

Der Einfluss von Chatbots auf das Fragenstellen

Die Ergebnisse zeigten, dass der Chatbot vielen Studenten half, sich beim Fragenstellen wohler zu fühlen. Ohne die Angst, beurteilt zu werden, fühlten sich die meisten Studenten freier, ihre Gedanken zu erkunden. Sie schätzten, dass der Chatbot keine echte Person war, was es ihnen erleichterte, schwierige oder kritische Fragen zu stellen.

Einige Studenten begannen mit einfachen Fragen, aber je mehr sie mit dem Chatbot interagierten, desto komplexer und kritischer wurden ihre Fragen, was ihnen half, die Designprobleme noch weiter zu klären.

Herausforderungen für die Studenten

Trotz des Fortschritts hatten einige Studenten Schwierigkeiten bei der Interaktion mit dem Chatbot. Zum Beispiel fanden es einige Studenten schwierig, die gleichen Arten von Fragen zu stellen. Das bedeutete, dass sie die Designprobleme nicht richtig erkundeten, da sie sich ständig auf einen Aspekt konzentrierten.

Eine andere Herausforderung war, dass viele Studenten zu abhängig vom Chatbot wurden. Anstatt selbstständig kritisch zu denken, fragten sie den Chatbot nach kompletten Lösungen oder bestimmten Designideen. Diese Abhängigkeit bedeutete, dass sie die Gelegenheit nicht voll ausnutzten, ihre Fragestellungen zu verbessern.

Schliesslich bemerkten die Studenten auch, dass sie Schwierigkeiten hatten, alles, was sie mit dem Chatbot besprochen hatten, in klare Problemstellungen zu fassen. Obwohl sie Informationen sammelten, hatten sie Schwierigkeiten, diese Einsichten in eine kohärente Problemstellung zu integrieren.

Diskussion

Verbesserung der Chatbot-Interaktionen

Die Studie hebt hervor, dass es notwendig ist, die Interaktionen der Chatbots mit den Studenten zu verbessern. Manchmal machte die Fähigkeit des Chatbots, detaillierte Antworten zu geben, es den Studenten schwer, ihn als gleichwertig zu sehen. Um wirklich von diesen Interaktionen zu profitieren, könnte der Chatbot so gestaltet werden, dass er sein Wissen einschränkt, damit die Studenten das Gespräch mehr lenken.

Förderung der Selbstreflexion

Damit die Studenten ihre Fragenstellungsfähigkeiten verbessern können, ist es wichtig, eine Umgebung zu schaffen, in der sie über ihre Fragen nachdenken können. Lehrer sollten Anleitung geben, welche Arten von kritischen Fragen zu stellen sind und wie man sie im Zusammenhang mit Designdenken effektiv formuliert.

Integration von Designdenken und Fragenstellen

Abschliessend betont die Studie, dass die Studenten ihre Fragen mit realen Designherausforderungen verknüpfen sollten. Sie müssen über die praktischen Auswirkungen ihrer Anfragen in Bezug auf Benutzerbedürfnisse und umsetzbare Lösungen nachdenken. Das bedeutet, dass das Fragenstellen nicht nur darum gehen sollte, Informationen zu suchen, sondern auch, wie diese Fragen zu einem besseren Verständnis des gesamten Designprozesses beitragen.

Fazit

Diese Studie zeigt, dass Rollenspiele mit Chatbots ein nützliches Werkzeug sein können, um Designstudenten zu helfen, ihre Fragestellungsfähigkeiten zu entwickeln. Zukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, Chatbots zu entwerfen und zu testen, die kritisches Denken fördern und bessere Fragestellungspraxen unter den Studenten erleichtern. Durch die Verbesserung der Interaktionen und die Bereitstellung besserer Unterstützung können die Studenten mehr Selbstvertrauen gewinnen, um die Designprobleme zu definieren, auf die sie in ihren Projekten stossen.

Insgesamt ist das Ziel, eine Lernumgebung zu schaffen, in der sich die Studenten ermutigt fühlen, Fragen zu stellen, kritisch zu denken und die Designprobleme, die sie lösen müssen, effektiv zu identifizieren.

Originalquelle

Titel: Identify Design Problems Through Questioning: Exploring Role-playing Interactions with Large Language Models to Foster Design Questioning Skills

Zusammenfassung: Identifying design problems is a crucial step for creating plausible solutions, but it is challenging for design novices due to their limited knowledge and experience. Questioning is a promising skill that enables students to independently identify design problems without being passive or relying on instructors. This study explores role-playing interactions with Large Language Model (LLM)-powered Conversational Agents (CAs) to foster the questioning skills of novice design students. We proposed an LLM-powered CA prototype and conducted a preliminary study with 16 novice design students engaged in a real-world design class to observe the interactions between students and the LLM-powered CAs. Our findings indicate that while the CAs stimulated questioning and reduced pressure to ask questions, it also inadvertently led to over-reliance on LLM responses. We proposed design considerations and future works for LLM-powered CA to foster questioning skills.

Autoren: Hyunseung Lim, Dasom Choi, Hwajung Hong

Letzte Aktualisierung: 2024-09-11 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2409.07178

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.07178

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Mehr von den Autoren

Ähnliche Artikel