An Intelligent System to Analyze Sketched Solutions to Open-Ended Truss Problems
An Intelligent System to Analyze Sketched Solutions to Open-Ended Truss Problems
复制标题
用于分析开放式桁架问题草图解决方案的智能系统
DOI：
10.1145/3397481.3450651
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Hammond, Tracy
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Runyon, Matthew;Polsley, Seth;Williford, Blake;Liu, Sin-Ning Cindy;Hurt, Josh;Linsey, Julie;Hammond, Tracy
工程专业的学生需要实际的，开放式的问题，以帮助他们建立自己的解决问题的能力和设计能力。然而，大班规模为教师带来了评分挑战，因为根本没有足够的时间和支持来对许多设计问题提供足够的反馈。在这项工作中，我们描述了一个智能的用户界面，提供自动化的实时反馈手绘的自由体图，能够分析一个草图桁架的内力，以评估开放式的设计问题。该系统是由草图识别算法识别桁架和一个强大的线性代数方法分析桁架。在静力学入门课程的学生被分配了一个桁架设计问题作为家庭作业，使用纸张或我们的软件。我们使用传统的内容分析四个焦点小组共16名学生，以确定他们的经验与设计问题和我们的软件的关键方面。我们发现，该软件正确地分析了所有学生提交的问题，与典型的家庭作业相比，学生们喜欢这个问题，学生们发现这个问题是很好的练习。此外，使用我们的软件的学生报告说，理解问题的难度较小，大多数学生说，他们更喜欢软件的方法比铅笔和纸。我们还评估了一组3000个草图的识别性能，得到了0.997的f分数。我们手动审查了提交的学生作品，显示少数学生对识别的投诉主要是由于用户错误。
Engineering students need practical, open-ended problems to help them build their problem-solving skills and design abilities. However, large class sizes create a grading challenge for instructors as there is simply not enough time nor support to provide adequate feedback on many design problems. In this work, we describe an intelligent user interface to provide automated real-time feedback on hand-drawn free body diagrams that is capable of analyzing the internal forces of a sketched truss to evaluate open-ended design problems. The system is driven by sketch recognition algorithms developed for recognizing trusses and a robust linear algebra approach for analyzing trusses. Students in an introductory statics course were assigned a truss design problem as a homework assignment using either paper or our software. We used conventional content analysis on four focus groups totaling 16 students to identify key aspects of their experiences with the design problem and our software. We found that the software correctly analyzed all student submissions, students enjoyed the problem compared to typical homework assignments, and students found the problem to be good practice. Additionally, students using our software reported less difficulty understanding the problem, and the majority of all students said they would prefer the software approach over pencil and paper. We also evaluated the recognition performance on a set of 3000 sketches resulting in an f-score of 0.997. We manually reviewed the submitted student work which showed the handful of student complaints about recognition were largely due to user error.
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