An Initial Investigation into the Use of Social Robots within an Existing Educational Program for Students with Learning Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Students with a learning disability (LD) generally require supplementary one-to-one instruction and support to acquire the foundational academic skills learned at school. Because learning is more difficult for students with LD, students can frequently display off-task behaviours to avoid attempting or completing challenging learning tasks. Re-directing students back to their learning task is a frequent strategy used by educators to support students. However, there have been limited studies investigating the use of assistive technology to support student re-direction, specifically in a "real-world" educational setting. In this in situ study, we investigate the impact of integrating socially assistive robot to provide re-direction strategies to students. A social robot, QT, was employed within the existing learning program during one-to-one remedial instruction sessions. The study comprised two phases, "Instruction as usual" (IAU) and "Robot-mediated instructions" (RMI). Both followed the students' one-to-one instructional program where students get personalised learning support from their instructors, except for the RMI phase which included a social robot as a tool. We investigated the impact of the robot on students' on-task behaviours and progress towards learning goals. The results of our mixed method analysis suggest that the robotic intervention supported students in staying on-task and completing their learning goal.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».