人工智能的进步为创意工具通过计算生成设计反馈开辟了潜在可能性。在未来设计师可以随时按需请求反馈的情况下,这些请求的时机将如何影响新手的创意学习过程?在设计任务全程提供反馈(in-action)与仅在完成后提供反馈(on-action)之间存在哪些权衡?我们通过一项使用交互式设计探针的奥兹巫师研究(N=20)探索了这些问题,参与者可以在设计过程中随时请求反馈,或仅在完成完整草稿后请求反馈。我们发现,in-action参与者频繁请求反馈,最终设计中的问题减少幅度更大,表明其改进效果更好。然而,我们也发现in-action反馈可能会使用户过度依赖反馈,而不再进行更全面的自我评估。我们讨论了这些发现对设计创意反馈工具的启示。

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来源
C&C
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年份
2024
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作者
9 位作者
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研究子方向
大语言模型(LLM)的人机协作、创意协作与反馈系统
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职业/产业
大学教授与研究人员、UI/UX 设计师、数据科学家与分析师
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