指导还是干扰——如何使用AI教授灵巧技能？

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学习技能是一项复杂的认知任务，需要处理多个感觉运动信息。为了帮助技能学习者，本研究探索并比较了如何明智地利用AI来教授技能。我们设定了一个在触觉-音频-视觉（HAV）VR环境中实现的雕刻初始目标技能。我们使用桌面力反馈设备作为触觉设备来呈现工具提示的运动和力轮廓。为了构建用于雕刻的教学AI，我们收集了专家的运动和力轮廓数据。然后，我们设计了一个基于长短期记忆网络（LSTM）的AI模型，使用这些数据来区分用户的行为和工具提示的状态。使用VR环境和AI模型，我们比较并评估了三种触觉灵巧技能迁移教学策略——指导、干扰和混合辅助。混合辅助根据用户的表现在其力在指导和干扰之间切换。我们进行了用户实验，包括七个训练环节：一个预测试、三个主要训练、一个即时保留和两个延迟保留环节。结果发现：1）指导在训练环节表现出快速学习曲线，但参与者在保留环节失去了学习效果；2）混合辅助学习最慢但持续时间最长，甚至在延迟保留测试中表现更好。这些结果似乎遵循学习中的指导假说，揭示了如何设计AI模型以确定其策略，为用户提供最佳训练表现。