03.09.2018 | Phase 3 | Generative Forschung

In dieser Woche haben wir unsere generative Forschung abgeschlossen und unsere Forschungsergebnisse, Erkenntnisse und Designkonzepte in der Klasse vorgestellt. Arnold gab uns auch während unserer Präsentation sehr nützliches Feedback.

Zu Beginn der Woche führten wir mehrere Speed-Dating-Tests mit unseren definierten Konzepten durch.

Der Prozess und das Ziel von Speed ​​Dating sind wie folgt.

  1. Stellen Sie potenziellen Benutzern jedes der drei möglichen Designkonzepte vor
  2. Lassen Sie potenzielle Benutzer innerhalb kurzer Zeit Mängel und Vorzüge der Designkonzepte erkennen
  3. Feedback wird wieder in Designkonzepte einbezogen
  4. Intelligente Empfehlungen, die internationale Studenten mit amerikanischen Studenten verbinden

5 erste Designkonzepte

Wir haben hauptsächlich 5 Designkonzepte entwickelt, die auf unseren vorherigen generativen Workshops basieren. Hier finden Sie unsere Designkonzeptbeschreibungen sowie Rückmeldungen von unserem Speeddating.

1.Smart Empfehlungen, die internationale Studenten mit amerikanischen Studenten verbinden:

Stellen Sie sich ein soziales Netzwerk vor, das ankommende internationale Studenten mit amerikanischen Studenten auf demselben Campus verbindet, basierend auf ähnlichen Interessen, um einen Austausch kultureller Informationen zwischen Einheimischen und Einwanderern zu ermöglichen. Das System würde als Vermittler fungieren, um schwierige Gespräche zu erleichtern und das gegenseitige Lernen zu fördern. Es würde auch Empfehlungen für andere Personen geben, mit denen sie sich verbinden können. Das System würde „zuhören“ und aus den Gesprächen lernen und auf diesen Daten aufbauen, um andere Benutzer außerhalb des Gesprächs (oder während des Gesprächs) zu schulen und ihnen zu helfen.

Feedback: Es ist weniger wahrscheinlich, dass wir uns mit jemandem verbinden, den wir nicht kennen, selbst wenn es gegenseitige Interessen gibt. Es war wirklich cool, Leute zu treffen, die auf Interessen beruhten, und auch Leute von außerhalb des Unterrichts zu treffen. Gut, um sich auch außerhalb des Hauptfachs mit Leuten zu verbinden. Hilfreicher, wenn Sie hier sind, nicht vor der Ankunft. Effektiv, aber besorgt über Datenschutzprobleme (dass es Ihren Konvos zuhört - gruselig und invasiv). Schön, mit ppl Gemeinsamkeiten zu finden und Vorschläge für Dinge zu machen, über die man reden kann. Aber wie funktioniert es, wie lernt es aus unserem Gespräch? Ersetzt es dann die Konversation durch einen Chatbot?

Vorschläge: Vielleicht kann die Maschine wissen, wie eng oder breit zu suchen ist. Vielleicht ersetzt Bot erleichtert nicht ersetzt. Und gibt Vorschläge, wie man auf Menschen reagiert.

2. AI Digital Assistant

Beschreibungen: Stellen Sie sich eine App auf Ihrem Telefon oder ein Wearable vor, die Ihren Standort erkennt und relevante Informationen basierend auf Ihrem Standort anfordert. Wenn Sie sich beispielsweise in einem Restaurant befinden, erhalten Sie eine Benachrichtigung, dass Sie dem Kellner ein Trinkgeld geben müssen, und können den Trinkgeldbetrag berechnen. Wie Siri können Sie ihm auch spezifische Fragen zu kulturellen Normen stellen und er wird Sie beraten, wie Sie reagieren oder reagieren sollen.

Feedback: Am wenigsten hilfreich. Der Benutzer hat keine Gelegenheit, sich an einem Gespräch zu beteiligen, und für wirklich wichtige Informationen würde er sich auf eine Organisation / Agentur verlassen. Der Interventionsbereich sollte durchdacht werden. Der Benutzer sollte die Benachrichtigungshäufigkeit steuern und auswählen, wann. Vielleicht kann es helfen, komplexere Aufgaben wie in einem Krankenhaus zu erledigen oder Steuern einzureichen - Situationen, in denen es weniger wahrscheinlich ist, dass Sie mit einer Person sprechen, die sich in Verlegenheit bringt oder Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre hat. Möglicherweise kann es falsche Annahmen identifizieren und KI kann lernen und darauf basierend anpassen.

3. Quizspiel

Beschreibungen: Stellen Sie sich ein Smartphone-Spiel wie Google Trivia vor, das Sie zu bestimmten kulturellen Normen befragt (z. B. zur Bezahlung des Busses oder zum Trinkgeld), damit Sie lernen und sich an die amerikanische Kultur gewöhnen können. Beim maschinellen Lernen wird gespeichert, welche Fragen Sie richtig beantworten, sodass Sie ständig neue Dinge lernen und alte Themen nicht wiederholen.

Feedback: Das Spiel sollte sehr spannend und interessant sein. Ich möchte nicht mit einer Maschine spielen. Was ist, wenn ich mit Freunden spielen kann? Muss zeigen, wie Wissen das Verhalten verbessert / verändert. Wir brauchen Motivation, um das Spiel zu spielen. Sie muss nicht alles darüber wissen, Amerikanerin zu sein. Sie identifiziert sich immer noch als "Inderin". soziale Normen sind schwierig. Sie möchte nicht darüber befragt werden und sich Sorgen machen, dass sie sich irrt.

4. Szenarien im Voraus simulieren

Beschreibungen: Stellen Sie sich einen KI-Assistenten vor, mit dem Sie Gespräche im Voraus üben können. Sie halten morgen Ihre erste Präsentation im Unterricht und fühlen sich nicht ganz sicher. Anstatt sich darüber Sorgen zu machen, können Sie Ihre Lieferung mit dem KI-Assistenten üben. Wenn Sie sich festgefahren fühlen, teilen Sie dem Assistenten mit, was Sie in Ihrer eigenen Sprache sagen möchten. Die Übersetzung hilft Ihnen dabei, die fehlenden Lücken zu schließen.

Lernmotivation: Vermeidung von Verlegenheit, bessere Leistung / Noten, reichhaltigere Konversation

Lernvorteil: (Leistung beobachten - Feedback - direktes Üben)

Feedback: Es sollte nur für komplexe Szenarien / Aufgaben verwendet werden, aber auch allgemein und nicht zu spezifisch. Es ist praktisch, aber für bestimmte Szenarien relevanter. Sie müssen also herausfinden, welche Szenarien am wichtigsten sind. Könnte für Gespräche sehr hilfreich sein. Was kann es noch tun? Vorschläge machen, wie man etwas besser macht?

5. Gespräch "Flügelmann"

Beschreibungen: Stellen Sie sich vor, ein KI-Assistent hört ständig auf die Konversation und wird zu einer Moderatorin der Konversation, die erkennen kann, wenn der Benutzer Schwierigkeiten hat, andere zu verstehen oder seine Ideen zu vermitteln, und den Benutzer in diesem Moment auffordert und ihm hilft.

Feedback: Aufdringliche Datenschutzbedenken, zu viel Leistung, glücklich mit einer Person, aber nicht mit einer Maschine, die die Hilfe leistet. Hilfreich, aber gruselig, wenn es zuhört.

Nach dem Speed-Dating haben wir unser Designkonzept anhand des Feedbacks unserer Teilnehmer zum Speed-Dating bewertet. Wir haben drei mögliche Entwurfsrichtungen festgelegt, auf die wir uns konzentrieren möchten.