論文の概要: Teaching Reinforcement Learning and Humanoid Robotics to High-School Students: An Expert-Validated Curriculum Design on a Low-Cost Open Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25674v1
• Date: Tue, 22 Sep 2026 04:27:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.222056
• Title: Teaching Reinforcement Learning and Humanoid Robotics to High-School Students: An Expert-Validated Curriculum Design on a Low-Cost Open Platform
• Title（参考訳）: 高校生に強化学習とヒューマノイドロボティクスを教える--低コストオープンプラットフォームを用いたエキスパート検証カリキュラム設計
• Abstract要約: 共有ロボットアーティファクトを中心にこれらの活動を組織する統合型ロボティクスコースフレームワークを提案する。 このフレームワークは、並列ディシプリナトラック、技術的依存関係に基づくシーケンシング、シミュレーションとハードウェアのプログレッシブな統合、階層化されたパフォーマンスチェックポイント、そして個々の説明責任と協調作業のバランスをとる構造を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7300185888443504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lower cost open source robots and reinforcement learning (RL) simulation tools create new opportunities for precollege students to engage with contemporary robotics. However, translating a complete research workflow, spanning mechanical assembly, electrical setup, simulation, policy learning, system identification, and physical deployment, into a coherent course for novice learners remains challenging. We present an integrated robotics course framework that organizes these activities around a shared robotic artifact. The framework combines parallel disciplinary tracks, sequencing based on technical dependencies, progressive integration of simulation and hardware, layered performance checkpoints, and structures for balancing collaborative work with individual accountability. We illustrate the framework through a high school curriculum organized around a robot project in which pairs of students assemble an open source humanoid robot, train a walking policy in simulation, and deploy it on the physical platform. The framework was developed through an iterative design process that included formative review by five experts in robotics research, engineering, secondary STEM education, and curriculum design. Expert feedback highlighted three central design tensions: authenticity versus cognitive load, system integration versus timely visible progress, and team construction versus individual accountability. These tensions informed the final framework presented in this paper. This work offers a structured approach for adapting robotics research workflows into interdisciplinary precollege courses; future classroom studies are needed to examine implementation and student learning.
• Abstract（参考訳）: 低コストのオープンソースロボットと強化学習(RL)シミュレーションツールは、学生が現代ロボット工学に携わる新たな機会を生み出す。 しかし、機械組立、電気設備、シミュレーション、政策学習、システム識別、物理展開といった完全な研究ワークフローを初心者の学習者のための一貫性のあるコースに翻訳することは依然として困難である。 共有ロボットアーティファクトを中心にこれらの活動を組織する統合型ロボティクスコースフレームワークを提案する。 このフレームワークは、並列ディシプリナトラック、技術的依存関係に基づくシーケンシング、シミュレーションとハードウェアのプログレッシブな統合、階層化されたパフォーマンスチェックポイント、そして個々の説明責任と協調作業のバランスをとる構造を組み合わせる。 このフレームワークは、オープンソースのヒューマノイドロボットを組み立て、シミュレーションで歩行ポリシーを訓練し、物理的なプラットフォームにデプロイするロボットプロジェクトを中心に構成された高校カリキュラムを通じて説明される。 このフレームワークは、ロボット工学の研究、工学、二次STEM教育、カリキュラム設計の5人の専門家による形式的レビューを含む反復的な設計プロセスによって開発された。 専門家のフィードバックでは、信頼性対認知的負荷、システム統合対タイムリーな進捗、チーム構成対個々の説明責任という3つの中心的な設計上の緊張が強調された。 これらの緊張は、この論文で提示された最終枠組みを知らせた。 この研究は、ロボティクス研究のワークフローを学際的な予備課程に適応させるための構造化されたアプローチを提供する。

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