ARtonomous：通过虚拟机器人向中学生介绍强化学习
人机交互
2022-07-20 v1
摘要
典型的教育机器人方法依赖命令式编程进行机器人导航。然而，随着 AI 在日常生活中的日益普及，这些方法错失了在真实且引人入胜的学习情境中引入机器学习（ML）技术的机会。此外，对昂贵专用设备与充足物理空间的需求，是限制所有学习者获得机器人体验的障碍。我们提出 ARtonomous，一种相对低成本、替代实体且仅编程机器人套件的虚拟方案。借助 ARtonomous，学生运用强化学习（RL）与代码相结合，来训练并定制虚拟自主机器人车辆。通过一项评估 ARtonomous 的研究，我们发现中学生建立了对 RL 的理解，报告了高参与度，并表现出对进一步学习 ML 的好奇心。本研究证明了诸如 ARtonomous 这类方法的可行性：1) 消除机器人教育的障碍；2) 提升学生对 RL 与 ML 的学习与兴趣。
引用
@article{arxiv.2207.08974,
title = {ARtonomous: Introducing Middle School Students to Reinforcement Learning Through Virtual Robotics},
author = {Griffin Dietz and Jennifer King Chen and Jazbo Beason and Matthew Tarrow and Adriana Hilliard and R. Benjamin Shapiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08974},
year = {2022}
}
备注
In Proceedings of Interaction Design and Children (IDC '22)