Dances with Social Robots: A Pilot Study at Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
Dance therapy can have significant physical, emotional and cognitive benefits for older adults. In particular, social robots can be developed to autonomously facilitate dance sessions to engage these individuals with the aim of improving quality of life. To successfully integrate and promote long-term use of social robots into long-term care homes for such recreational activities, it is important to explore both residents’ and staff’s perceptions of such robots. In this paper, we present the first pilot human–robot interaction study that investigates the overall experiences and attitudes of both residents and staff in a long-term care home for robot-facilitated dance sessions. In general, the questionnaire results from our study showed that both staff and residents had positive attitudes towards the robot-facilitated dance activity. Encouraging trends showed residents had higher ratings for statements on perceived ease of use, safety, and enjoyment than the staff. However, the staff had a statistically significantly higher rating for willingness to use the robots for dance facilitation. Some key statistical differences were also determined with respect to: (1) gender within the resident group (men had higher ratings for the robots being useful in helping facilitate recreational activities), as well as between staff and residents (resident men had higher perceived safety), and (2) prior robot experience (residents with limited prior experience had higher ratings on perceived ease of use and perceived enjoyment than staff with the same level of experience). The robot-facilitated dance activity was positively received by both older adults and staff as an activity of daily living that can enhance wellbeing while also being safe, easy to use and enjoyable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».