文化响应型机器人教学

最新推荐文章于 2025-11-07 13:57:12 发布

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#社交机器人 #文化响应 #女性教育

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文化响应型社交机器人教学在初中女生中的应用

摘要

为了要吸引更多女生在大学阶段学习人机交互（HRI）和机器人技术，需要开发新的方法来吸引中学和高中学生。本文提出了一种独特的教学方法，通过文化响应的教学法，向初中女生讲授基本的人机交互概念和人形机器人编程。我们阐述了什么是文化响应型社交机器人技术（CRSR）教学，如何将CRSR和人机交互教学融入初中女生的社交机器人技术项目中，以及如何通过混合方法评估来评价其有效性。

关键词
soc机器人技术；文化响应型机器人技术；教育阳离子

1. 引言

本文提出了一种新的文化响应的教学方法，面向初中和高中女生讲授人机交互概念，并教授如何对社会能力有限的人形机器人进行编程。社交机器人技术研究的是如何开发协作机器人（或称协作机器人），使其能够通过智能的对话、情感和物理交互与人类协同合作[1, 2]。与传统机器人技术相比，社交机器人具有说话、表达情感和学习的能力，且用户倾向于将其拟人化。本项目旨在通过为初中女生开发一套文化响应的社交机器人技术课程，提高女生在社交机器人领域的参与度。

我们的项目向初中女生教授初级人机交互（HRI）概念，包括人形机器人编程、机器人伦理以及融合文化响应的资产建设、反思和社区连接感的STEM概念。文化响应的社交机器人教学法将1）资产建设、2）反思和3）连接感作为提升教学效果的方法，特别是针对学生群体。

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在科学和工程领域中，女性和少数群体等群体往往代表性不足[3]。与基于缺陷的教学不同，资产建设鼓励教师和学生关注自身身份中可被视为优势的方面。在资产建设的框架下，当指导教师认识到学生知识的价值，并将其与需要学习的机器人编程技能建立联系时，社交机器人技术的学生在工作坊教学和讲座中会更加投入。通过反思，社交机器人技术的学生被引导去思考所学的知识，并挑战自己更深入地思考这些知识如何与他们的兴趣主题、身份和行为相关联。文化响应的连接感意味着当学生沉浸于一种能够培养超越自我的责任感的同伴文化中时，他们会感受到彼此之间以及与所在社区之间的连接感。

2. 方法

在本节中，我们总结了为期五天的文化响应式社交机器人工作坊所涵盖的主题和活动。我们的方法是在为期一周的中学女生工作坊中，将文化响应式教学法和社会正义主题与社交机器人编程相结合，并通过定性和定量评估来衡量其影响。我们开发的CRSR课程包括学生学习手册以及教师培训材料。在本节中，我们将描述五天内涵盖的主题，以展示我们如何将文化响应式教学法与社交机器人技术和编程教学相融合。需要注意的是，这些主题和课程旨在面向可能没有任何机器人技术知识或兴趣的学生进行教学。

在第一天，CRSR课程从文化响应的社交机器人技术的角度，介绍了STEM概念、编程与机器人调试、机器人传感器和电机，以及机器人操作与安全等内容，并融入了资产建设、反思和连接感等要素。尽管我们的工作坊使用了Nao人形机器人，但该课程可调整用于其他社交机器人。学生被要求设计并画出他们心目中理想的机器人，描述其功能并讨论其意义。学生通过创作“我是”诗歌来反思自己的身份。我们还教授学生如何使用可视化机器人编程环境Choreographe对社交机器人进行编程。教学方式包括投影仪上的讲解演示、现场示范以及一对一指导。随后，学生将学习如何使用Choreographe创建人机对话。

第二天：后续几天包括教授各种人机交互和社会机器人编程活动，这些活动融入了文化响应式教学法。人机交互与社交机器人技术主题包括使用选择与对话编程结构、创建自定义动作动画，以及为机器人舞蹈比赛加入音乐。

第三天：引入芭蕾舞以展示对运动和性别的认知，并将其与机器人动作联系起来。学生以2016年《科学美国人》文章《为什么机器人需要能够说不》为基础，反思并讨论机器人伦理问题。

第四天：其他文化响应的活动包括研究人类与机器人的情绪，以及技术领域的性别不平等，包括表情符号设计。即兴诗朗诵被用作一项学习活动，结合交叉性讨论女性STEM榜样。

最后一天是为期一周的学生研究项目的展示，项目内容包括一个社交机器人演示，展示学生如何使用社交机器人来应对、解决或提高对所研究社会公正问题的认识。学生完成的研究项目示例包括研究STEM职业中的性别不平等，以及通过社交机器人头像模拟面试官与求职者，以防止无意识的性别偏见。

3. 评估

我们的工作坊在美国少数族裔群体中进行了评估，包括中学拉丁裔和非裔美国女生。图2和图3展示了我们四周工作坊的数据。对于一周工作坊，也使用描述性统计来描述学生对两份问卷的回答。数据分析显示，每项测量工具中的综合项目在前后调查的平均回答之间存在统计学上的显著差异。研究结果表明，由于我们的文化响应的社交机器人技术项目，参与者对技术与社会正义之间关系的理解有所提升，并且与计算机科学和技术相关的自我认知也有所增强。研究结果还显示出计算机自我效能在统计学上有显著提高。对调查后的回答进行了描述性分析。

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