Effective task training strategies for human and robot instructors
Effective task training strategies for human and robot instructors
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人类和机器人教练的有效任务训练策略
DOI：
10.1007/s10514-015-9461-0
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发表时间：
2015
影响因子：
3.5
通讯作者：
Mutlu, Bilge
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sauppé, Allison;Mutlu, Bilge
从实验室教学到装配培训，机器人被期望扮演的一个角色是指导它们的用户完成物理任务。虽然教学需要一系列的能力，如使用语言和非语言，但对教学机器人的一个基本要求是以最大限度地提高他们的任务表现的方式为学生提供指令。在本文中，我们提出了一个自主教学机器人，并研究了不同的教学策略如何影响用户的性能和体验。我们对人类教员与受训者互动的分析确定了两种关键的教学策略：(1)将指令分组在一起；(2)总结后续指令的结果。我们将这些策略实施到一个类似人类的机器人中，它自动指导用户完成管道组装任务。为了实现自主指令，我们还开发了一种修复机制，使机器人能够纠正错误和误解。在一项人-机器人互动研究中对教学策略的评估表明，使用分组策略可以更快地完成任务，并增加与机器人的融洽关系，尽管它也增加了任务分解的数量。将我们的结果与人类教练与受训人员的互动进行比较，发现了许多相似之处，我们的机器人教练模型可以改进的领域，以及人类教练使用培训策略(如总结)的细微差别。我们的发现为教学机器人的设计和未来的研究方向提供了强有力的启示。
From teaching in labs to training for assembly, a role that robots are expected to play is to instruct their users in completing physical tasks. While instruction requires a range of capabilities, such as use of verbal and nonverbal language, a fundamental requirement for an instructional robot is to provide its students with instructions in a way that maximizes their task performance. In this paper, we present an autonomous instructional robot and investigate how different instructional strategies affect user performance and experience. Our analysis of human instructor–trainee interactions identified two key instructional strategies: (1)groupinginstructions together and (2)summarizingthe outcome of subsequent instructions. We implemented these strategies into a humanlike robot that autonomously instructed its users in a pipe-assembly task. To achieve autonomous instruction, we also developed a repair mechanism that enabled the robot to correct mistakes and misunderstandings. An evaluation of the instructional strategies in a human–robot interaction study showed that employing the grouping strategy resulted in faster task completion and increased rapport with the robot, although it also increased the number of task breakdowns. A comparison of our results with the human instructor–trainee interactions revealed many similarities, areas where our model for robot instructors could be improved, and the nuanced ways in which human instructors use training strategies such as summarization. Our findings offer strong implications for the design of instructional robots and directions of future research.
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DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
19th International Symposium in Robot and Human Interactive Communication
影响因子：
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作者：
Barbara Gonsior;D. Wollherr;M. Buss
通讯作者：
M. Buss
教学机器人的有效任务训练策略
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
Robotics: Science and Systems
影响因子：
--
作者：
Allison Sauppé;Bilge Mutlu
通讯作者：
Bilge Mutlu
影响因子：
1.8
作者：
Clark, HH
通讯作者：
Clark, HH
教学精化理论：教学排序和综合模型
DOI：
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发表时间：
1980
期刊：
影响因子：
--
作者：
C. Reigeluth;M. Merrill;B. Wilson;Reginal Spiller
通讯作者：
Reginal Spiller
DOI：
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发表时间：
2003
期刊：
影响因子：
--
作者：
Nate Blaylock;James F. Allen;G. Ferguson
通讯作者：
G. Ferguson