Tích hợp các chức năng hỗ trợ từ Robot vào các hoạt động khác nhau trong những lần tái khám tại bệnh viện

Springer Science and Business Media LLC - Tập 8 - Trang 483-497 - 2016
Rosemarijn Looije1, Mark A. Neerincx2, Johanna K. Peters3, Olivier A. Blanson Henkemans1
1TNO, Soesterberg, The Netherlands
2Interactive Intelligence Group, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands
3Department of Artificial Intelligence, University of Groningen, Groningen, The Netherlands

Tóm tắt

Tiến triển bền vững trong việc tự quản lý bệnh tật là điều quan trọng và đầy thách thức đối với trẻ em mắc bệnh tiểu đường. Dự án ALIZ-e của châu Âu đã phát triển và thử nghiệm một bộ chức năng cốt lõi cho một robot xã hội có thể giúp thiết lập sự tiến triển này. Những chức năng này đã được nghiên cứu trong các thiết lập khác nhau và với các nhóm trẻ em khác nhau (ví dụ, bạn cùng lớp ở trường hoặc người tham gia trại tiểu đường). Bài báo này rút ra bài học từ những nghiên cứu này để thiết kế một kịch bản tổng quát cho các hoạt động giáo dục và thú vị giữa trẻ em và robot trong những lần trở lại khám bệnh. Kịch bản cuối cùng bao gồm ba phiên, mỗi phiên kéo dài gần một giờ, với ba hoạt động giáo dục giữa trẻ em và robot (thử nghiệm kiến thức, trò chơi phân loại và xem video), hai tương tác giữa trẻ em và robot (trò chuyện ngắn và đi bộ), cùng với các bài kiểm tra cụ thể để đánh giá trẻ em và trải nghiệm của chúng. Mười bảy trẻ em (độ tuổi 6-10) đã tham gia vào việc đánh giá kịch bản này, cung cấp những hiểu biết mới về sự hỗ trợ của robot xã hội trong môi trường thực tế. Tổng thể, trẻ em, cũng như cha mẹ và người chăm sóc chính thức của chúng, đã có những trải nghiệm tích cực. Trẻ em thích sự đa dạng của các hoạt động, xây dựng mối quan hệ với robot và có chút kiến thức mới. Cha mẹ và nhân viên bệnh viện đã chỉ ra rằng robot có tác động tích cực đến tâm trạng và sự cởi mở của trẻ, điều này có thể hữu ích cho việc tự quản lý. Dựa trên kết quả đánh giá, chúng tôi xây dựng năm hồ sơ người dùng nhằm cá nhân hóa thêm robot và các yêu cầu chung để trung gian hỗ trợ từ cha mẹ và người chăm sóc.

Từ khóa

#trẻ em #robot xã hội #bệnh tiểu đường #tự quản lý #hoạt động giáo dục

Tài liệu tham khảo

Barakova EI, Lourens T (2010) Expressing and interpreting emotional movements in social games with robots. Pers Ubiquitous Comput 14(5):457–467 Belpaeme T, Baxter PE, Read R, Wood R, Cuayáhuitl H, Kiefer B, Racioppa S, Kruijff-Korbayová I, Athanasopoulos G, Enescu V et al (2012) Multimodal child–robot interaction: building social bonds. J Hum Robot Interact 1(2):33–53 Belpaeme T, Baxter P, De Greeff J, Kennedy J, Read R, Looije R, Neerincx M, Baroni I, Zelati MC (2013) Child–robot interaction: perspectives and challenges. In: International conference on social robotics. Springer, pp 452–459 Bickmore T, Cassell J (1999) Small talk and conversational storytelling in embodied conversational interface agents. In: AAAI fall symposium on narrative intelligence, pp 87–92 Blanson Henkemans OA, Van Dooren MM, Bierman BP, Janssen J, Looije R, De Vries JL, Neerincx M (2016) Design and evaluation of a personal robot playing a self-management education game with children with diabetes type 1. International Journal of Human–Computer Studies. (Submitted) Cohen I, Looije R, Neerincx M (2014) Child’s perception of robot’s emotions: effects of platform, context and experience. Int J Soc Robot 6(4):507–518 Csikszentmihalyi M, Abuhamdeh S, Nakamura J (2005) Handbook of competence and motivation, chap 32:Flow. The Guilford Press, New York, pp 598–698 Danne T, Kordonouri O (2007) What is so different about diabetes in children. Diabetes Voice 52:16–19 Deci EL, Ryan RM (2002) Handbook of self-determination research. University Rochester Press, Rochester Fleming ND, Mills C (1992) Not another inventory, rather a catalyst for reflection. Improve Academy 11:137 Fogg B (2002) Persuasive technology: using computers to change what we think and do. Ubiquity 2002(December):5 Fong T, Nourbakhsh I, Dautenhahn K (2003) A survey of socially interactive robots. Robot Auton Syst 42(3):143–166 Gale EAM (2012) Epidemiology of type 1 diabetes. Diapedia 13:21042 Garattini L, Chiaffarino F, Cornago D, Coscelli C, Parazzini F, del COsti e Risorse del DiabeteSGRRE. et al (2004) Direct medical costs unequivocally related to diabetes in italian specialized centers. Eur J Health Econ Form HEPAC 5(1):15–21 Greeff JD, Janssen J, Looije R, Mioch T, Alpay L, Neerincx M, Baxter P, Belpaeme T (2013) Activity switching in child–robot interaction: a hospital case study. In: 5th international conference on social robotics, ICSR 2013, 27 October 2013 through 29 October 2013, Bristol, 8239 LNAI, pp 585–586 Janssen JB, van der Wal CC, Neerincx MA, Looije R (2011) Motivating children to learn arithmetic with an adaptive robot game. In: Proceedings of the Third international conference on social robotics, Springer, pp 153–162 Karoly P, Bay RC (1990) Diabetes self-care goals and their relation to children’s metabolic control. J Pediatr Psychol 15(1):83–95 Kennedy J, Baxter P, Belpaeme T (2015) The robot who tried too hard: social behaviour of a robot tutor can negatively affect child learning. In: Proceedings of the HRI, vol 15 Kessens JM, Neerincx MA, Looije R, Kroes M, Bloothooft G (2009) Facial and vocal emotion expression of a personal computer assistant to engage, educate and motivate children. In: 3rd IEEE international conference on affective computing and intelligent interaction (ACII), Amsterdam Markland D, Ryan RM, Tobin VJ, Rollnick S (2005) Motivational interviewing and self-determination theory. J Soc Clin Psychol 24(6):811–831 Miller W, Rollnick S (2002) Motivational interviewing: preparing people for change. The Guilford Press, New York Neerincx M, Lindenberg J (2008) Situated cognitive engineering for complex task environments. In: Schraagen JM, Militello L, Ormerod T, Lipshitz R (eds) Situated cognitive engineering for complex task environments. Aldershot, Ashgate Publishing Limited, p coming soon Niemiec CP, Ryan RM (2009) Autonomy, competence, and relatedness in the classroom applying self-determination theory to educational practice. Theory Res Educ 7(2):133–144 Oinas-Kukkonen H (2010) Behavior change support systems: a research model and agenda. In: Ploug T, Hasle P, Oinas-Kukkonen H (eds) Persuasive technology. Springer, Berlin, pp 4–14 Papangelis A, Zhao R, Cassell J (2014) Towards a computational architecture of dyadic rapport management for virtual agents. In: Brinkman W-P, Broekens J, Heylen D (eds) Intelligent virtual agents. Springer, Berlin, pp 320–324 Patterson CC, Dahlquist GG, Gyürüs E, Green A, Soltész G, Group ES et al (2009) Incidence trends for childhood type 1 diabetes in europe during 1989–2003 and predicted new cases 2005–2020: a multicentre prospective registration study. The Lancet 373(9680):2027–2033 Peyrot M (2008) How is diabetes perceived? The results of the dawn youth survey. Diabetes Voice 53:9–13 Read JC, MacFarlane S (2006) Using the fun toolkit and other survey methods to gather opinions in child computer interaction. In: Proceedings of the 2006 conference on Interaction design and children, ACM, pp 81–88 Robins B, Dautenhahn K, Dickerson P (2009) From isolation to communication: a case study evaluation of robot assisted play for children with autism with a minimally expressive humanoid robot. In: Advances in computer–human interactions, 2009. ACHI’09. Second international conferences on, IEEE, pp 205–211 Rollnick S, Mason P, Butler C (1999) Health behavior change: a guide for practitioners. Elsevier Health Sciences, London Ros R, Demiris Y (2013) Creative dance: an approach for social interaction between robots and children. In: Salah AA, Lepri B (eds) Human behavior understanding. Springer, Berlin Schadenberg B (2012) Modelling the userGs skill and performance with the use of a bayesian rating system. Master’s thesis, Rijksuniversiteit Groningen Short E, Swift-Spong K, Greczek J, Ramachandran A, Litoiu A, Grigore EC, Feil-Seifer D, Shuster S, Lee JJ, Huang S, et al (2014) How to train your dragonbot: socially assistive robots for teaching children about nutrition through play. In: The 23rd IEEE international symposium on robot and human interactive communication, 2014 RO-MAN, IEEE, pp 924–929 Solms L (2014) An exploration of the effects of touch on social bonding between robot and child (unpublished) Tanaka F, Kimura T (2010) Care-receiving robot as a tool of teachers in child education. Interact Stud 11(2):263–268 Tejada S, Traft N, Hutson M, Bufford H, Dooner M, Hanson J, Radler A, Mauer G (2006) Educational robots: three models for the research of learning theories and human–robot interaction, pp 70–76 Tielman M, Neerincx M, Meyer JJ, Looije R (2014) Adaptive emotional expression in robot–child interaction. In: Proceedings of the 2014 ACM/IEEE international conference on Human-robot interaction, ACM, pp 407–414 Van Dam I (2013) Meet my new robot best friend: an exploration of the effects of personality traits in a robot on enhancing friendship. Master’s thesis, Universiteit Utrecht Van Der Drift EJ, Beun RJ, Looije R, Blanson Henkemans OA, Neerincx MA (2014) A remote social robot to motivate and support diabetic children in keeping a diary. In: Proceedings of the 2014 ACM/IEEE international conference on human–robot interaction, ACM, pp 463–470 Vygotsky LS (1980) Mind in society: the development of higher psychological processes. Harvard university press, Cambridge Wechsler D, Laicardi C, Orsini A (1997) WAIS-R: Wechsler adult intelligence scale revised: manuale. OS Wigdor N (2014) Conversational fillers for response delay amelioration in child–robot interaction. Master’s thesis, University of Utrecht