آموزش طراحی معماری مبتنی بر هوش مصنوعی
الموضوعات :
نریمان نجاتی
1
(دانشجوی دکتری معماری، گروه معماری، دانشکده معماری، دانشگاه آزاد اسلامی واحد مشهد، مشهد، ایران)
سعیده کلانتری
2
(دانشجوی دکتری معماری، گروه معماری، دانشکده هنر و معماری، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران)
محمدرضا بمانیان
3
(استاد، گروه معماری، دانشکده هنر و معماری، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران)
الکلمات المفتاحية: هوش مصنوعی, آموزش معماری , طراحی معماری , تکنولوژی,
ملخص المقالة :
با توسعه سریع تکنولوژی‌های هوش مصنوعی (AI)و علاقه به کاربرد آن‌ها در زمینه‌های آموزشی، رشد قابل‌توجهی در ادبیات علمی در رابطه با کاربرد AI در آموزش بوجود آمده است. طراحی معماری فرآیند پیچیده ای است که از تجربه و خلاقیت گذشته برای تولید طرح های جدید استفاده می‌کند. استفاده از هوش مصنوعی برای این فرآیند نباید معطوف به یافتن راه حلی در یک فضای جستجوگر تعریف شده باشد زیرا هنوز الزامات طراحی در مرحله مفهومی به خوبی مشخص نشده است. در عوض، این فرآیند باید به عنوان کاوش در الزامات و همچنین راه حل های ممکن برای پاسخگویی به این الزامات در نظر گرفته شود. مطالعه کاربردی حاضر با هدف ارائه مدل آموزش طراحی معماری مبتنی بر هوش مصنوعی در آموزش معماری جهت ارائه یک نمای کلی از هوش مصنوعی برای توسعه و اجرای بیشتر آن سیستم آموزش طراحی کشور است. نوع این تحقیق کاربردی توسعه ای و روش آن به صورت توصیفی تحلیلی بوده و از لحاظ گردآوری داده ها به صورت پیمایشی است. برای جمع آوری داده های مورد نیاز این پژوهش پرسش نامه ای باز پاسخ بین كليه اعضای هیئت علمی دانشگاه آزاد و..... و متخصصان این موضوع توزیع و با روش تجزیه و تحلیل محتوا این اطلاعات بررسی گردیده است. نتایج این پژوهش حاوی راهکارهایی برای ارائه مدل آموزش طراحی معماری مبتنی بر هوش مصنوعی است. با این مطالعه، با توانمندسازی اساتید و محققان برای درک وضعیت و توسعه زیرساخت های مالی و فیزیکی و سخت افزاری و نرم افزاری هوش مصنوعی آشنا شده و به افزایش اثربخشی و کارایی کمک شایانی خواهد شد. هم چنین، یافته‌های بدست آمده به فعالان و مسئولین و آموزگاران و محققان در شناسایی راه کارهایی بهبود آموزش طراح کمک می‌کند.
1. Chen, X., Xie, H., & Hwang, G. J. (2020). A Multi-Perspective Study on Artificial Intelligence in Education: Grants, Conferences, Journals, Software Tools, Institutions, and Researchers. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100005.
2. Guan, C., Mou, J., & Jiang, Z. (2020). Artificial intelligence innovation in education: a twenty-year data-driven historical analysis. International Journal of Innovation Studies, 4(4), 134-147.
3. Serban, I. V., Gupta, V., Kochmar, E., Vu, D. D., Belfer, R., Pineau, J., ... & Bengio, Y. (2020, July). A Large-Scale, Open-Domain, Mixed-Interface Dialogue-Based ITS for STEM. In International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 387-392). Springer, Cham.
4. Ralston, K., Chen, Y., Isah, H., & Zulkernine, F. (2019, December). A Voice Interactive Multilingual Student Support System using IBM Watson. In 2019 18th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications (ICMLA) (pp. 1924-1929). IEEE
5. Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. Int. J. Artif. Intell. Educ., 26(2), 582e599
6. Popenici, S. A., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 12(1), 22.
7. Lykourentzou, I., Giannoukos, I., Nikolopoulos, V., Mpardis, G., & Loumos, V. (2009). Dropout prediction in e-learning courses through the combination of machine learning techniques. Computers & Education, 53(3), 950-965.
8. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education.
9. Lucena, F. J. H., Díaz, I. A., Rodríguez, J. M. R., & Marín, J. A. M. (2019). Influencia del aula invertida en el rendimiento académico. Una revisión sistemática. Campus Virtuales, 8(1), 9-18.
10. Kandlhofer, M., Steinbauer, G., Hirschmugl-Gaisch, S., & Huber, P. (2016, October). Artificial intelligence and computer science in education: From kindergarten to university. In 2016 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) (pp. 1-9). IEEE.
11. Mair, J., & Reischauer, G. (2017). Capturing the dynamics of the sharing economy: Institutional research on the plural forms and practices of sharing economy organizations. Technological Forecasting and Social Change, 125, 11-20.
12. McKenney, S., & Mor, Y. (2015). Supporting teachers in data-informed educational design. Br. J. Educ. Technol., 46(2 SI), 265e279.
13. Martí‐Parreño, J., Méndez‐Ibáñez, E., & Alonso‐Arroyo, A. (2016). The use of gamification in education: a bibliometric and text mining analysis. Journal of computer assisted learning, 32(6), 663-676.
14. Miao, D., Dong, Y., & Lu, X. (2020). PIPE: Predicting Logical Programming Errors in Programming Exercises. In Proceedings of The 12th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2020).
15. Mou, X. (2019, September). Artificial intelligence: investment trends and selected industry uses. https://www.ifc.org/wps/wcm/connect/7898d957-69b5- 4727-9226-277e8ae28711/EMCompass-Note 71-AI-Investment-Trends.pdf?MOD¼AJPERES&CVID¼mR5Jvd6.
16. Wang, W., & Siau, K. (2019). Artificial intelligence, machine learning, automation, robotics, future of work and future of humanity: a review and research agenda. J. Database Manag., 30(1), 61e79.
17. Roemer, R. C., & Borchardt, R. (2015). Altmetrics and the role of librarians. Library Technology Reports, 51(5), 31-37.
18. Russell, S., & Norvig, P. (2018). Artificial intelligence: a modern approach.
19. Tran, B. X., McIntyre, R. S., Latkin, C. A., Phan, H. T., Vu, G. T., Nguyen, H. L. T., ... & Ho, R. (2019). The Current Research Landscape on the Artificial Intelligence Application in the Management of Depressive Disorders: A Bibliometric Analysis. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(12), 2150.
20. Xing, W., & Du, D. (2019). Dropout prediction in MOOCs: Using deep learning for personalized intervention. Journal of Educational Computing Research, 57(3), 547-570.
21. Ye, J., Ding, H., Ren, J., & Xia, Z. (2018). The publication trend of neuropathic pain in the world and China: a 20–years bibliometric analysis. The journal of headache and pain, 19(1), 1-8.
22. Whitehill, J., Serpell, Z., Lin, Y. C., Foster, A., & Movellan, J. R. (2014). The faces of engagement: Automatic recognition of student engagementfrom facial expressions. IEEE Transactions on Affective Computing, 5(1), 86-98.