論文の概要: Mimicking the Maestro: Exploring the Efficacy of a Virtual AI Teacher in Fine Motor Skill Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10280v2
• Date: Wed, 24 Jan 2024 06:35:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 17:05:53.336411
• Title: Mimicking the Maestro: Exploring the Efficacy of a Virtual AI Teacher in Fine Motor Skill Acquisition
• Title（参考訳）: Maestroを模倣する - ファインモータースキル獲得における仮想AI教師の有効性を探る
• Authors: Hadar Mulian, Segev Shlomov, Lior Limonad, Alessia Noccaro, Silvia Buscaglione
• Abstract要約: 運動スキル、特に手書きなどの運動スキルは、学術的な追求や日常生活において重要な役割を担っている。 これらのスキルを効果的に教える伝統的な方法は、時間がかかり、一貫性がない。 我々は,人間の教官の特徴を捉えたAI教師モデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.07176124710244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motor skills, especially fine motor skills like handwriting, play an essential role in academic pursuits and everyday life. Traditional methods to teach these skills, although effective, can be time-consuming and inconsistent. With the rise of advanced technologies like robotics and artificial intelligence, there is increasing interest in automating such teaching processes using these technologies, via human-robot and human-computer interactions. In this study, we examine the potential of a virtual AI teacher in emulating the techniques of human educators for motor skill acquisition. We introduce an AI teacher model that captures the distinct characteristics of human instructors. Using a Reinforcement Learning environment tailored to mimic teacher-learner interactions, we tested our AI model against four guiding hypotheses, emphasizing improved learner performance, enhanced rate of skill acquisition, and reduced variability in learning outcomes. Our findings, validated on synthetic learners, revealed significant improvements across all tested hypotheses. Notably, our model showcased robustness across different learners and settings and demonstrated adaptability to handwriting. This research underscores the potential of integrating Reinforcement Learning and Imitation Learning models with robotics in revolutionizing the teaching of critical motor skills.
• Abstract（参考訳）: 運動スキル、特に手書きなどの運動スキルは、学術的な追求や日常生活において重要な役割を果たす。 これらのスキルを効果的に教える伝統的な方法は、時間がかかり、一貫性がない。 ロボティクスや人工知能のような高度な技術が台頭するにつれて、人間とロボットと人間とコンピュータの相互作用を通じて、これらの技術を使った教育プロセスを自動化することへの関心が高まっている。 本研究では,運動能力習得のための人間教育者の技術をエミュレートする仮想AI教師の可能性を検討する。 我々は,人間の教官の特徴を捉えたAI教師モデルを導入する。 教師と教師の相互作用を模倣した強化学習環境を用いて,学習者のパフォーマンスの向上,スキル獲得率の向上,学習結果の多様性の低減といった4つの指導的仮説に対して,AIモデルを検証した。 その結果,すべての仮説において有意な改善が認められた。 特に,様々な学習者や設定におけるロバスト性を示し,手書きへの適応性を示した。 本研究は、ロボットに強化学習と模倣学習モデルを統合することで、重要な運動スキルの教育に革命をもたらす可能性を明らかにする。

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