Teaching social robots: the effect of robot mistakes on children's learning-through-teaching
Notice bibliographique
Résumé
Social robots are increasingly being designed for use in educational contexts, including in the role of a tutee. However, little is known about how robot behavior affects children's learning-through-teaching. We examined whether the frequency and type of robot mistakes affected children's teaching behaviors (basic and advanced), and subsequent learning, when teaching a social robot. Eight to 11-year-olds ( N = 114) taught a novel classification scheme to a humanoid robot. Children taught a robot that either made no mistakes, typical mistakes (errors on untaught material; accuracy on previously taught material), or atypical mistakes (errors on previously taught material; accuracy on untaught material). Following teaching, children's knowledge of the classification scheme was assessed, and they evaluated their own teaching and both their own and the robot's learning. Children generated more teaching strategies when working with one of the robots that made mistakes. While children indicated that the robot that made typical mistakes learned better than the one that made atypical mistakes, children themselves demonstrated the most learning gains if they taught the robot that made atypical mistakes. Children who demonstrated more teaching behaviors showed better learning, but teaching behaviors did not account for the learning advantage of working with the atypical mistake robot.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».