論文の概要: RoboBuddy in the Classroom: Exploring LLM-Powered Social Robots for Storytelling in Learning and Integration Activities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16706v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 13:14:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.138499
• Title: RoboBuddy in the Classroom: Exploring LLM-Powered Social Robots for Storytelling in Learning and Integration Activities
• Title（参考訳）: 授業におけるロボバディ:学習・統合活動におけるストーリーテリングのためのLLMを活用したソーシャルロボットの探索
• Authors: Daniel Tozadore, Nur Ertug, Yasmine Chaker, Mortadha Abderrahim,
• Abstract要約: 我々は,LLMとソーシャルロボットを用いて,教師がシナリオベースのアクティビティを作成できる直感的なインタフェースを実装した。 本研究は, 児童が認知する統合政策の肯定的影響と, 学生の楽しさにおけるシナリオベース活動の重要性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Creating and improvising scenarios for content approaching is an enriching technique in education. However, it comes with a significant increase in the time spent on its planning, which intensifies when using complex technologies, such as social robots. Furthermore, addressing multicultural integration is commonly embedded in regular activities due to the already tight curriculum. Addressing these issues with a single solution, we implemented an intuitive interface that allows teachers to create scenario-based activities from their regular curriculum using LLMs and social robots. We co-designed different frameworks of activities with 4 teachers and deployed it in a study with 27 students for 1 week. Beyond validating the system's efficacy, our findings highlight the positive impact of integration policies perceived by the children and demonstrate the importance of scenario-based activities in students' enjoyment, observed to be significantly higher when applying storytelling. Additionally, several implications of using LLMs and social robots in long-term classroom activities are discussed.
• Abstract（参考訳）: コンテンツアプローチのためのシナリオの作成と即興化は、教育におけるリッチなテクニックです。 しかし、それは計画に費やされた時間を大幅に増加させ、社会ロボットのような複雑な技術を使うときにはさらに増加する。 さらに、既に厳格なカリキュラムのために、多文化統合への対処は、通常活動に一般的に埋め込まれている。 この問題を解決するために,LLMとソーシャルロボットを用いて,教師が通常のカリキュラムからシナリオベースのアクティビティを作成できるように,直感的なインタフェースを実装した。 4人の教師と異なる活動フレームワークを共同で設計し,27人の学生を対象に1週間の試験を行った。 本研究は, システムの有効性の検証以外にも, 児童が認知する統合政策の肯定的な影響を浮き彫りにし, 学生の楽しみにおけるシナリオベース活動の重要性を示すものである。 また,LLMと社会ロボットを長期学習活動に活用することの意味についても論じる。

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