論文の概要: Learning Racing From an AI Coach: Effects of Multimodal Autonomous
Driving Explanations on Driving Performance, Cognitive Load, Expertise, and
Trust
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04206v2
- Date: Wed, 10 Jan 2024 19:52:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-12 11:16:46.622789
- Title: Learning Racing From an AI Coach: Effects of Multimodal Autonomous
Driving Explanations on Driving Performance, Cognitive Load, Expertise, and
Trust
- Title（参考訳）: aiコーチによるレース学習:マルチモーダル自動運転説明が運転性能,認知負荷,専門知識,信頼に及ぼす影響
- Authors: Robert Kaufman, Jean Costa, Everlyne Kimani
- Abstract要約: 我々は、人間の運転専門家の指示に従ってモデル化されたAIコーチの説明コミュニケーションの影響を検証した。
これらのテクニックを用いたAIコーチングセッションが、パフォーマンス、認知的負荷、信頼性、専門知識、信頼にどのように影響するかを比較します。
その結果、効率的なHMI通信を設計する際には、効率的でモダリティに適合した説明を選択すべきであることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2754197474314815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In a pre-post experiment (n = 41), we test the impact of an AI Coach's
explanatory communications modeled after the instructions of human driving
experts. Participants were divided into four (4) groups to assess two (2)
dimensions of the AI coach's explanations: information type ('what' and
'why'-type explanations) and presentation modality (auditory and visual). We
directly compare how AI Coaching sessions employing these techniques impact
driving performance, cognitive load, confidence, expertise, and trust in an
observation learning context. Through interviews, we delineate the learning
process of our participants. Results show that an AI driving coach can be
useful for teaching performance driving skills to novices. Comparing between
groups, we find the type and modality of information influences performance
outcomes. We attribute differences to how information directed attention,
mitigated uncertainty, and influenced overload experienced by participants.
These, in turn, affected how successfully participants were able to learn.
Results suggest efficient, modality-appropriate explanations should be opted
for when designing effective HMI communications that can instruct without
overwhelming. Further, they support the need to align communications with human
learning and cognitive processes. Results are synthesized into eight design
implications for future autonomous vehicle HMI and AI coach design.
- Abstract（参考訳）: ポスト前の実験(n = 41)では、人間の運転専門家の指示に従ってモデル化されたaiコーチの説明コミュニケーションの影響をテストする。
参加者は,情報型('what'型と'why'型)とプレゼンテーションモダリティ(auditory and visual)という,aiコーチの説明の2つの次元を評価する4つのグループに分けられた。
これらの技術を用いたAIコーチングセッションが、パフォーマンス、認知的負荷、信頼、専門知識、そして観察学習コンテキストにおける信頼にどのように影響するかを直接比較します。
インタビューを通じて、参加者の学習プロセスを概説する。
結果は、AI駆動コーチは、初心者にパフォーマンス駆動スキルを教えるのに役立つことを示している。
グループ間の比較により,情報の種類とモダリティがパフォーマンスに与える影響を見出した。
違いは,注意の向け方,不確実性を緩和し,参加者が経験する過負荷に影響を及ぼす。
これらの結果は、参加者がいかにうまく学べるかに影響した。
結果は,効率的でモダリティに適した説明を,圧倒することなく指示可能な効果的なhmi通信を設計する際に選択すべきことを示唆する。
さらに、コミュニケーションを人間の学習や認知プロセスと整合させる必要性を支持する。
結果は、将来の自動運転車HMIとAIコーチ設計のための8つの設計意味に合成される。
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