Social Emotional Learning with Conversational Agents
Notice bibliographique
Résumé
Social emotional skills are foundational competencies upon which children draw throughout their lives. This work investigates current, commercially available experiences for social emotional learning (SEL) through conversational agents (CAs). Specifically, we reviewed 3,767 Skills available in the "Kids" category of the Alexa Skills Marketplace and found 42 working Skills with connections to SEL. We found that the most common scenarios these Skills sought to support were: active listening, emotional wellbeing, conversation with other people, and politeness. The interaction patterns used by these Skills distilled into a taxonomy of styles we labeled: The Delegator, The Lecturer, The Bulldozer, and The One-Track Mind. We found that, collectively, these Skills provide shallow experiences and lack contingent feedback. To examine the gap between current offerings and families' needs, we also conducted 26 interviews with parents to probe parents' ideas about CAs supporting children's SEL. Parents see potential for CAs to support children in four concrete ways, including attuning to others, cultivating curiosity, reinforcing politeness, and developing emotional awareness. Despite their optimism about these opportunities, parents expressed skepticism about CAs' impoverished conversational abilities and worry about CAs advancing values and behavioral norms that are at odds with their own.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».