論文の概要: Hey, Teacher, (Don't) Leave Those Kids Alone: Standardizing HRI Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00024v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 18:01:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-07 23:17:33.299679
- Title: Hey, Teacher, (Don't) Leave Those Kids Alone: Standardizing HRI Education
- Title（参考訳）: 先生、子供たちを一人残さずに。HRI教育の標準化
- Authors: Alexis E. Block,
- Abstract要約: 本稿では,この分野の学際的な性質を十分に理解した学部生に必要な重要な要素について概説する。
それは、あらゆる異なる学習の好みを満たすために、理論的および実験的な構成要素でコースを作成することの重要性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Creating a standardized introduction course becomes more critical as the field of human-robot interaction (HRI) becomes more established. This paper outlines the key components necessary to provide an undergraduate with a sufficient foundational understanding of the interdisciplinary nature of this field and provides proposed course content. It emphasizes the importance of creating a course with theoretical and experimental components to accommodate all different learning preferences. This manuscript also advocates creating or adopting a universal platform to standardize the hands-on component of introductory HRI courses, regardless of university funding or size. Next, it recommends formal training in how to read scientific articles and staying up-to-date with the latest relevant papers. Finally, it provides detailed lecture content and project milestones for a 15-week semester. By creating a standardized course, researchers can ensure consistency and quality are maintained across institutions, which will help students as well as industrial and academic employers understand what foundational knowledge is expected.
- Abstract（参考訳）: ヒューマンロボットインタラクション(HRI)の分野が確立するにつれて、標準化された導入コースの作成がより重要になる。
本稿では,学部生に学際的な性質を十分に理解させるために必要な重要な要素について概説し,提案するコース内容について述べる。
それは、あらゆる異なる学習の好みを満たすために、理論的および実験的な構成要素でコースを作成することの重要性を強調している。
この写本はまた、大学予算や規模に関わらず、導入済みのHRIコースのハンズオンコンポーネントを標準化するための普遍的なプラットフォームの作成や採用も提唱している。
次に、科学論文の読み方と最新の関連論文の更新に関する正式なトレーニングを推奨する。
最後に、15週間の学期で詳細な講義内容とプロジェクトマイルストーンを提供する。
標準化されたコースを作成することで、研究者は機関間で一貫性と品質を維持することができ、学生や工業や学術の雇用主が基本的な知識が期待されていることを理解するのに役立つ。
関連論文リスト
- A Knowledge-Injected Curriculum Pretraining Framework for Question Answering [70.13026036388794]
本稿では,知識に基づく質問応答タスクの総合的なKG学習と活用を実現するための一般知識注入型カリキュラム事前学習フレームワーク(KICP)を提案する。
KIモジュールはまずKG中心の事前学習コーパスを生成してLMに知識を注入し、プロセスを3つの重要なステップに一般化する。
KAモジュールは、アダプタを備えたLMで生成されたコーパスから知識を学習し、元の自然言語理解能力を維持できる。
CRモジュールは人間の推論パターンに従って3つのコーパスを構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T03:42:03Z) - Enhancing Instructional Quality: Leveraging Computer-Assisted Textual
Analysis to Generate In-Depth Insights from Educational Artifacts [13.617709093240231]
本研究では、人工知能(AI)と機械学習(ML)が教育内容、教師の談話、学生の反応を分析して教育改善を促進する方法について検討する。
私たちは、教師のコーチング、学生のサポート、コンテンツ開発など、AI/ML統合が大きな利点をもたらす重要な領域を特定します。
本稿では,AI/ML技術と教育的目標との整合性の重要性を強調し,その教育的可能性を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-06T18:29:18Z) - Experiences with Research Processes in an Undergraduate Theory of
Computing Course [0.30458514384586394]
コンピュータ理論(ToC)コースは、多くの学部生CSカリキュラムにおいて必須である。
ToCコースの共通研究環境を模擬会議代行によってエミュレートした。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T11:37:06Z) - Introductory quantum information science coursework at US institutions:
Content coverage [0.0]
我々は,研究ベースのカリキュラム開発に寄与する可能性のある,導入型QISEコースのごく一部に共通するコンテンツ項目を同定する。
また、カリキュラム開発のための更なるガイドとして、コンテンツカバレッジのレベル(学部/大学院)と規律の違いについても検討する。
最後に,研究に基づくQISE評価を後2次レベルに展開する上で,本研究の意義について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T17:06:48Z) - UKP-SQuARE: An Interactive Tool for Teaching Question Answering [61.93372227117229]
質問応答の指数的増加(QA)は、あらゆる自然言語処理(NLP)コースにおいて必須のトピックとなっている。
本稿では、QA教育のプラットフォームとしてUKP-SQuAREを紹介する。
学生は様々な視点から様々なQAモデルを実行、比較、分析することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T11:29:04Z) - Investigating Fairness Disparities in Peer Review: A Language Model
Enhanced Approach [77.61131357420201]
我々は、大規模言語モデル(LM)の助けを借りて、ピアレビューにおける公平性格差の徹底した厳密な研究を行う。
我々は、2017年から現在までのICLR(International Conference on Learning Representations)カンファレンスで、包括的なリレーショナルデータベースを収集、組み立て、維持しています。
我々は、著作者性別、地理、著作者、機関的名声など、興味のある複数の保護属性に対する公平性の違いを仮定し、研究する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-07T16:19:42Z) - O-Dang! The Ontology of Dangerous Speech Messages [53.15616413153125]
O-Dang!:The Ontology of Dangerous Speech Messages, a systematic and interoperable Knowledge Graph (KG)
O-Dang!は、Lingguistic Linked Open Dataコミュニティで共有されている原則に従って、イタリアのデータセットを構造化されたKGにまとめ、整理するように設計されている。
ゴールド・スタンダードとシングル・アノテータのラベルをKGにエンコードするモデルを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-13T11:50:05Z) - Revise and Resubmit: An Intertextual Model of Text-based Collaboration
in Peer Review [52.359007622096684]
ピアレビューは、ほとんどの科学分野における出版プロセスの重要な要素である。
既存のNLP研究は個々のテキストの分析に重点を置いている。
編集補助は、しばしばテキストのペア間の相互作用をモデル化する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-22T16:39:38Z) - The interdisciplinary quantum information classroom: Themes from a
survey of quantum information science instructors [0.0]
量子情報科学(QIS)コースの学際的な導入は、全米の大学で増加している。
全国の機関でQIS講座の紹介を指導するインストラクターの調査結果について報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-12T00:37:58Z) - What's New? Summarizing Contributions in Scientific Literature [85.95906677964815]
本稿では,論文のコントリビューションと作業状況について,個別の要約を生成するために,論文要約のアンタングル化という新たなタスクを導入する。
本稿では,学術論文のS2ORCコーパスを拡張し,コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・レファレンス・ラベルを付加する。
本稿では, 生成した出力の関連性, 新規性, 絡み合いを報告する総合的自動評価プロトコルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-06T02:23:01Z) - A fresh look at introductory data science [0.0]
本稿では、これらのニーズに対処するために設計されたデータサイエンスの入門学部のケーススタディを示す。
このコースには前提条件がなく、人文科学、社会科学、自然科学の学生だけでなく、目指す統計学やデータサイエンス専攻の幅広い聴衆に役立っている。
このようなコースを提供することによって生じる課題のユニークなセットについて議論し、これらの課題を踏まえて、教育設計要素、コンテンツ、構造、計算インフラ、およびコースの評価方法論について詳細な議論を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-01T18:39:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。