論文の概要: Hand by Hand: LLM Driving EMS Assistant for Operational Skill Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06000v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 04:05:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.074596
• Title: Hand by Hand: LLM Driving EMS Assistant for Operational Skill Learning
• Title（参考訳）: ハンド・バイ・ハンド: LLM Driving EMS Assistant for Operational Skill Learning
• Abstract要約: 操作スキル学習は、本質的には身体的であり、手持ちの練習や審美的フィードバックに頼っているが、大きな言語モデル(LLM)をサポートする訓練では、まだ効果的に再現されていない。 本研究は, LLMによる審美支援の人間の経験を探求するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.235770229561595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Operational skill learning, inherently physical and reliant on hands-on practice and kinesthetic feedback, has yet to be effectively replicated in large language model (LLM)-supported training. Current LLM training assistants primarily generate customized textual feedback, neglecting the crucial kinesthetic modality. This gap derives from the textual and uncertain nature of LLMs, compounded by concerns on user acceptance of LLM driven body control. To bridge this gap and realize the potential of collaborative human-LLM action, this work explores human experience of LLM driven kinesthetic assistance. Specifically, we introduced an "Align-Analyze-Adjust" strategy and developed FlightAxis, a tool that integrates LLM with Electrical Muscle Stimulation (EMS) for flight skill acquisition, a representative operational skill domain. FlightAxis learns flight skills from manuals and guides forearm movements during simulated flight tasks. Our results demonstrate high user acceptance of LLM-mediated body control and significantly reduced task completion times. Crucially, trainees reported that this kinesthetic assistance enhanced their awareness of operation flaws and fostered increased engagement in the training process, rather than relieving perceived load. This work demonstrated the potential of kinesthetic LLM training in operational skill acquisition.
• Abstract（参考訳）: 操作スキル学習は、本質的には身体的であり、手持ちの練習や審美的フィードバックに頼っているが、大きな言語モデル(LLM)をサポートする訓練では、まだ効果的に再現されていない。 現在のLLMトレーニングアシスタントは、重要な審美的モダリティを無視して、主にカスタマイズされたテキストフィードバックを生成する。 このギャップはLLMのテキスト的・不確実性に起因しており、LLM駆動体制御のユーザ受け入れに関する懸念が混ざり合っている。 このギャップを埋め、協調的ヒト-LLM行動の可能性を実現するために、この研究はLLMによる審美支援の人間の経験を探求する。 具体的には、「Align-Analyze-Adjust」戦略を導入し、LCMとEMSを統合したフライトスキル獲得のためのFlightAxisを開発した。 FlightAxisは、マニュアルから飛行スキルを学び、シミュレートされた飛行作業中に前腕の動きをガイドする。 以上の結果から,LLMによる身体制御のユーザ受け入れが向上し,タスク完了時間が大幅に短縮された。 重要なこととして、訓練生は、この審美的補助は、知覚される負荷を軽減せず、手術の欠陥に対する認識を高め、訓練プロセスへの関与を促進させたと報告した。 本研究は, 手術技能獲得における審美的LLMトレーニングの可能性を示した。

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