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Enregistrement W2114371970 · doi:10.3109/17483107.2014.986224

Using robots in “Hands-on” academic activities: a case study examining speech-generating device use and required skills

2014· article· en· W2114371970 sur OpenAlexaff
Kim Adams, Al Cook

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotUtteranceComputer sciencePsychologyControl (management)Human–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A 12-year-old girl, Emily, with complex communication needs and severe physical limitations, controlled a Lego robot from a speech-generating device (SGD) to do various "hands-on" academic activities. Emily's teacher and assistive technology (AT) team thought that controlling a robot would motivate Emily to "use her SGD more". METHOD: A descriptive case study was used because the integration of communication and manipulation technologies is not yet understood. Target activities and goals were chosen by Emily's teacher and AT team. Emily performed several manipulative math activities and engaged in an "acting" activity aimed at increasing her message length. The competency skills needed to control a robot from the SGD were examined, as well as stakeholder satisfaction with the robot system. RESULTS: Emily generated up to 0.4 communication events and 7 robot commands per minute in the activities. Her length of utterance was usually one-word long, but she generated two- and three-word utterances during some activities. Observations of Emily informed a framework to describe the competency skills needed to use SGDs to control robots. Emily and her teacher expressed satisfaction with robot use. CONCLUSION: Robot use could motivate students to build SGD operational skills and learn educational concepts. Implications for Rehabilitation Controlling a robot from a speech-generating device (SGD) could increase students' motivation, engagement and understanding in learning educational concepts, because of the hands-on enactive approach. The robot and SGD system was acceptable to the participant and teacher and elicited positive comments from classmates. Thus, it may provide a way for children with disabilities to link with the curriculum and with other students in the classroom. Controlling a robot via SGD presents opportunities to improve augmentative and alternative communication operational, linguistic, social and strategic skills. Careful choice of activities will ensure that the activity requirements focus on the desired target skill, e.g. drawing or playing board games could be helpful to build operational skills and acting out stories could be helpful for building linguistic skills.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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