Using Explainable AI and Hierarchical Planning for Outreach with Robots
作者: Rushang Karia, Jayesh Nagpal, Daksh Dobhal, Pulkit Verma, Rashmeet Kaur Nayyar, Naman Shah, Siddharth Srivastava
分类: cs.RO
发布日期: 2024-03-31 (更新: 2025-06-25)
💡 一句话要点
提出JEDAI.Ed平台以简化机器人任务规划教学
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人教学 可解释人工智能 教育技术 自适应学习 任务规划
📋 核心要点
- 现有方法在向非专业人士教授机器人规划时面临复杂性和理解障碍的问题。
- 论文提出的JEDAI.Ed平台通过可视化界面和高层次指令集，简化了机器人任务规划的学习过程。
- 用户研究表明，JEDAI.Ed显著提高了学生的参与度和学习效率，减少了解决任务所需的时间。
📝 摘要（中文）
理解机器人如何规划和执行任务在当今社会至关重要，尤其是在机器人日益普及的背景下。然而，向非专业人士（如K-12学生）教授机器人规划的复杂性具有挑战性。本文提出了一个开源平台JEDAI.Ed，通过可视化界面简化了这一过程，抽象了机器人执行复杂移动操作任务所需的各种规划过程的细节。该平台利用可解释人工智能的原则，使学生能够使用高层次的直观指令集执行复杂任务，并在内置模拟器上可视化这些任务，同时提供有用的提示和自然语言解释以帮助理解错误。最后，JEDAI.Ed还包括一种自适应课程生成方法，为学生提供个性化的学习路径。通过对大学生进行的用户研究，结果表明JEDAI.Ed在提高学生参与度、教授机器人编程和减少任务解决时间方面效果显著。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决如何有效教授非专业人士（如K-12学生）机器人任务规划的复杂性，现有方法往往难以让学生理解和掌握。
核心思路：论文提出的JEDAI.Ed平台通过可视化界面和高层次指令集，降低了学习门槛，使学生能够直观地理解机器人规划过程，并通过模拟器进行实践。
技术框架：JEDAI.Ed平台包括多个模块：可视化界面、任务模拟器、自然语言解释系统和自适应课程生成器。这些模块协同工作，提供直观的学习体验。
关键创新：JEDAI.Ed的最大创新在于结合了可解释人工智能的原则，使得学生能够在执行任务时获得实时反馈和解释，从而加深理解。与传统教学方法相比，这种方法更具互动性和适应性。
关键设计：平台设计中采用了用户友好的界面，支持高层次指令集，内置模拟器提供实时反馈，课程生成器根据学生的学习进度自动调整内容，确保个性化学习体验。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用JEDAI.Ed平台的学生在任务解决时间上比基线组减少了显著的时间，同时学生的参与度和对机器人编程的理解也有明显提高，表明该平台在教学中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育技术、机器人编程教学和STEM教育。JEDAI.Ed平台可以帮助教师更有效地教授机器人相关知识，提升学生的学习兴趣和实践能力，未来可能在更广泛的教育环境中推广应用。
📄 摘要（原文）
Understanding how robots plan and execute tasks is crucial in today's world, where they are becoming more prevalent in our daily lives. However, teaching non-experts, such as K-12 students, the complexities of robot planning can be challenging. This work presents an open-source platform, JEDAI.Ed, that simplifies the process using a visual interface that abstracts the details of various planning processes that robots use for performing complex mobile manipulation tasks. Using principles developed in the field of explainable AI, this intuitive platform enables students to use a high-level intuitive instruction set to perform complex tasks, visualize them on an in-built simulator, and to obtain helpful hints and natural language explanations for errors. Finally, JEDAI.Ed, includes an adaptive curriculum generation method that provides students with customized learning ramps. This platform's efficacy was tested through a user study with university students who had little to no computer science background. Our results show that JEDAI.Ed is highly effective in increasing student engagement, teaching robotics programming, and decreasing the time need to solve tasks as compared to baselines.