Using Robot-Mediated Applied Drama to Foster Anti-Bullying Peer Support
Notice bibliographique
Résumé
Applied drama refers to the use of theatrical practices in contexts such as education, therapy, or community-building. We present Robot-Mediated Applied Drama as a medium for safely exploring sensitive topics with children and propose to develop RE-Mind (short for Robots Empowering Minds): a pedagogical platform that aims to use role-playing with robots for fostering anti-bullying peer support among children. We borrow techniques from applied drama to build the human-robot interaction models used in this system. Specifically, we draw from Augusto Boal’s Forum Theatre: a theatrical exercise in which spectators of a drama are invited to become “spect-actors”. That is, they watch the performance twice; the second time, they stop the performance and change its direction and potential conclusion by suggesting different actions to the protagonist. This allows children to use the proposed system to first observe a bullying scenario between two robots, and then intervene by controlling a third robot that is a bystander to bullying, and by doing so practice their intervention strategies. Applied drama engages peers in situated learning and allows them to take reflective, participatory action. In this paper, we argue that using robots provides a buffer for participants to safely explore sensitive topics in a private setting. We present background literature to support using applied drama as an effective vehicle for learning and discuss related work on technology-based anti-bullying interventions. Finally, we define Robot-Mediated Applied Drama and discuss how social robots lend themselves well to this practice.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».