我们还需要人类教师吗? 研究在虚拟共体内学习运动技能的自动化方法

科学领域:

• 人与计算机的交互
• 运动学习是指运动学习.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 虚拟现实 (VR) 为体力活动和运动技能获得提供了独特的环境.
• 共同体现学习,使用共享的化身,有效地提高了运动技能的发展.
• 目前的共同体现学习需要实时的人类教练,限制了可扩展性.

研究的目的:

• 开发一个人工智能教练,用于共同体现学习,以克服人类教练可用性的局限性.
• 在人类运动数据上训练人工智能模型,以提供有效的运动技能支持.
• 评估人工智能教练与人类和录制教练的有效性.

主要方法:

• 使用监督学习来训练人工智能模型,使用来自人类运动学习课程与共体的数据.
• 通过比较不同条件下的学习结果来评估AI教练的表现:AI教练,记录的人类数据,人类教练和单独学习.

主要成果:

• 与人工智能教练一起练习,与单独学习或使用记录数据相比,显著提高了学习效率.
• 人工智能教练的有效性与人类教练的有效性相当.
• 与人工智能教练共同体现的学习被证明优于从记录的数据中学习.

结论:

• 在人类运动数据上训练有素的人工智能教练可以有效地支持在VR共体学习中获得运动技能.
• 这种由人工智能驱动的方法解决了与人类教练相关的可扩展性挑战.
• 人工智能教练为人类教练提供了可行的和有效的替代方案,以共同体现运动技能发展.