Kaspar in the wild: Experiences from deploying a small humanoid robot in a nursery school for children with autism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article describes a long-term study evaluating the use of the humanoid robot Kaspar in a specialist nursery for children with autism. The robot was used as a tool in the hands of teachers or volunteers, in the absence of the research team on-site. On average each child spent 16.53 months in the study. Staff and volunteers at the nursery were trained in using Kaspar and were using it in their day-to-day activities in the nursery. Our study combines an “in the wild” approach with a rigorous approach of collecting and including users’ feedback during an iterative evaluation and design cycle of the robot. This article focuses on the design of the study and the results from several interviews with the robot’s users. We also show results from the children’s developmental assessments by the teachers prior to and after the study. Results suggest a marked beneficial effect for the children from interacting with Kaspar. We highlight the challenges of transferring experimental technologies like Kaspar from a research setting into everyday practice in general and making it part of the day-to-day running of a nursery school in particular. Feedback from users led subsequently to many changes being made to Kaspar’s hardware and software. This type of invaluable feedback can only be gained in such long-term field studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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