2018年3月9日| フェーズ3 | ジェネレーティブリサーチ

今週は、ジェネレーティブリサーチを終了し、クラスでの調査結果、洞察、デザインコンセプトを発表しました。 アーノルドはまた、プレゼンテーション中に非常に有用なフィードバックを提供してくれました。

週の初めに、私たちは定義されたコンセプトでいくつかのスピードデートを行いました。

スピードデートのプロセスと目標は次のとおりです。

  1. 考えられる3つの設計コンセプトのそれぞれを潜在的なユーザーに売り込む
  2. 潜在的なユーザーが短期間で設計概念の欠点と利点を特定できるようにする
  3. 設計コンセプトに組み込まれたフィードバック
  4. 留学生とアメリカ人学生をつなぐスマートなおすすめ

5つの初期設計コンセプト

私たちは主に、以前の生成ワークショップに基づいて5つのデザインコンセプトを思い付きました。ここでは、デザインコンセプトの説明とスピードデートからのフィードバックを示します。

1.留学生とアメリカ人学生をつなぐ賢い提案:

地元の人々と移民の間の文化情報の交換を可能にするために、同じような興味に基づいて、同じキャンパスにいる留学生とアメリカ人学生をつなぐソーシャルネットワークを想像してみてください。 システムは、難しい会話を容易にし、相互学習を促進するためのファシリテーターとして機能します。 また、他の人とつながるための推奨事項も作成します。 システムは会話を「リッスン」して会話から学習し、そのデータに基づいて、会話外(または会話中)の他のユーザーをトレーニングおよび支援します。

フィードバック:相互に関心がある場合でも、知らない人とつながる可能性は低くなります。 本当にクールで、興味に基づいて人々に会うことは素晴らしかったし、クラスの外からpplに会うことも良かった。 メジャー外のPPLと接続することもできます。 到着前ではなく、ここにいるとさらに役立ちます。 効果的ですが、プライバシーの問題を心配しています(それはあなたの会話を聞きます—気味が悪く侵略的です)。 pplとの共通点を見つけるのはうれしいし、話すべきことについての提案も与える。 しかし、それはどのように機能し、会話からどのように学びますか? では、チャットボットとの会話の代わりになるのでしょうか?

提案:たぶん、マシンは検索する範囲を狭くまたは広く知ることができます。 多分ボットは置き換えません。 そして、人々に応答する方法についての提案を提供します。

2. AIデジタルアシスタント

説明:位置情報を認識し、位置情報に基づいて関連情報を表示する、スマートフォンまたはウェアラブル上のアプリを想像してください。 したがって、たとえば、レストランにいる場合、ウェイターにチップを渡す必要があるという通知が送信され、チップの金額を計算するのに役立ちます。 Siriのように、文化的規範に関連する特定の質問をすることもでき、反応または応答する方法をアドバイスします。

フィードバック:あまり役に立たない。 ユーザーから離れて会話に参加する機会があり、本当に重要な情報については、組織/代理店に依存します。 介入の領域を熟考する必要があります。 ユーザーは通知頻度を制御し、いつ選択する必要があります。 病院や税金の申告など、より複雑なタスクを完了するのに役立つかもしれません。恥ずかしさやプライバシーの懸念がある人と話し合う可能性が低い状況です。誤った仮定を特定でき、AIが学習し、それに基づいて適応します。

3.雑学ゲーム

説明:Google Triviaのようなスマートフォンゲームで、アメリカの文化に慣れ親しむために、特定の文化的基準(バスの支払い方法やチップの金額など)についてクイズを想像してみてください。 機械学習を使用すると、どの質問に正しく答えるかが記憶されるため、常に新しいトピックを学習し、古いトピックを繰り返さないようにします。

フィードバック:ゲームは非常に魅力的で興味深いものでなければなりません。 機械で遊びたくありません。 友達と遊ぶことができたら? 知識がどのように行動を改善/変化させるかを示す必要があります。 ゲームをプレイする動機が必要です。 彼女はアメリカ人であることについてすべてを知る必要はありません。 彼女はまだ「インド人」として識別します。 社会規範はトリッキーです。 彼女はそれについてクイズにされたくないし、間違っていることを心配したくない。

4.事前にシナリオをシミュレーションする

説明:事前の会話練習に役立つAIアシスタントを想像してみてください。 明日、クラスで最初のプレゼンテーションを行いますが、自信がなく、AIアシスタントを使用して配信を練習できます。 行き詰まったときは、アシスタントに自分の言語で伝えたいことを伝えてください。そうすれば、不足しているギャップを埋めるのに役立ちます。

学習の動機:恥ずかしさの回避、より良い配達/成績、より豊かな会話

学習上の利点:(パフォーマンスを観察する—フィードバック—直接練習)

フィードバック:これは、複雑なシナリオ/タスクにのみ使用する必要がありますが、一般的すぎず、具体的すぎないようにする必要があります。 これは実用的ですが、特定のシナリオにより適しているため、どのシナリオが最も重要であるかを理解する必要があります。 会話にとても役立ちます。 他に何ができますか? より良い方法を提案しますか?

5.会話「翼の男」

説明:AIアシスタントが常に会話を聞いており、会話の進行役になると想像してください。会話の進行役は、ユーザーが他の人を理解したり、自分の考えを伝えるのが難しいときを認識し、その瞬間にユーザーを促して支援することができます。

フィードバック:煩わしいプライバシーの懸念、力が大きすぎる、人に満足しているが、助けをしているマシンには満足していない。 参考になったが、聞いていると気味が悪い。

スピードデートの後、スピードデートの参加者からのフィードバックでデザインコンセプトをランク付けしました。 焦点を当てたい3つの可能な設計方向を確定しました。