Esta investigación demuestra cómo los análisis de diseño multiescala basados en inteligencia artificial permiten apoyara los instructores al hacer el trabajo de diseño de los estudiantes más visible, comprensible y evaluable. Al conectar de forma directa los conocimientos generados por IA con los artefactos creativos que producen los alumnos, el estudio subraya la importancia de la explicabilidad, la confianza y la usabilidad en los sistemas educativos impulsados por IA y delimita direcciones futuras para la analítica, la visualización y la adopción generalizada en la industria del diseño.
Las herramientas descritas facilitan la interpretación de procesos creativos complejos a múltiples escalas temporales y espaciales, ofreciendo métricas y visualizaciones que ayudan a identificar patrones, decisiones y áreas de mejora en proyectos de diseño. La explicabilidad explica por qu se toman ciertas recomendaciones, la confianza permite que instructores y estudiantes acepten y utilicen esas recomendaciones, y la usabilidad garantiza una integración efectiva en el flujo educativo. Entre las direcciones futuras destacan la mejora de interfaces interpretables, la incorporación de feedback en tiempo real y la transferencia de estas prácticas a entornos profesionales.
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