Computers and Education Artificial Intelligence· 2026Q1
Üretken Yapay Zeka destekli iş akışları mimari kavramsal tasarımda: Performans, yaratıcı öz-yeterlik ve bilişsel yük
Generative AI-assisted workflows in architectural conceptual design: Performance, creative self-efficacy, and cognitive load
- 1atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Üretken Yapay Zeka (GenAI) iş akışları, 36 mimarlık öğrencisi arasında genel tasarım performansında, bilişsel yükte veya göreve özgü yaratıcı öz-yeterlikte geleneksel emsal aramadan anlamlı derecede farklılık göstermedi, ancak GenAI genel yaratıcı öz-yeterlikte göreceli bir düşüşe neden oldu.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- GenAI destekli ve emsal arama iş akışları arasında tasarım performansı, bilişsel iş yükü veya göreve özgü yaratıcı öz-yeterlik açısından anlamlı genel farklılıklar bulunamadı.
- Genel yaratıcı öz-yeterlik, GenAI iş akışı koşulunda anlamlı bir göreceli düşüş gösterdi.
- GenAI kullanan acemi öğrenciler, emsal arama kullananlara kıyasla revizyon aşaması performansında daha yüksek bir eğilim gösterdi, ancak bu dikkatli yorumlanmalıdır.
- Yinelemeli, göreve özgü istem stratejileri, bilişsel yük azalmasıyla anlamlı olmayan bir ilişki gösterdi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Generative AI (GenAI) is increasingly adopted in design education, yet evaluating its educational value through final outcomes provides an incomplete picture. This study compares two ecologically plausible workflows in an architectural conceptual design task: GenAI-assisted image generation and ArchDaily-based precedent search. The comparison concerns complete workflows rather than the isolated contributions. Thirty-six students completed a two-phase design task, first designing independently and then revising with their assigned workflow. Screen-recording demonstrated active engagement in both conditions. Eight judges rated design performance, while participants reported task-specific and general creative self-efficacy and cognitive load after each phase. Difference-in-differences analyses showed no significant overall differences between the GenAI and precedent-search workflows in design performance, cognitive workload, or task-specific creative self-efficacy. Beyond these null overall effects, three patterns were observed. General creative self-efficacy showed a significant relative decline under the GenAI workflow. A subgroup analysis suggested higher revision-phase performance among novice students using GenAI than among those using precedent search (F (1,32) = 4.303, p = 0.046, partial η 2 = 0.118). However, this exploratory interaction should be interpreted cautiously due to low rating reliability, small subgroup cells, and imprecise estimation. Third, exploratory prompt analyses suggested that iterative, task-specific prompting strategies (CD3, CD6) were associated with cognitive load reductions at the uncorrected level, but neither association survived multiple-comparison correction. Overall, the GenAI workflow did not produce uniform gains. Its educational value may depend on pedagogical framing, learner characteristics, and human–AI interaction structure, underscoring the need to preserve creative agency and develop prompt literacy.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Computers and Education Artificial Intelligence, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Makine Mühendisliği
Mechanical EngineeringEngineering