SBIR Phase I: Automated Detection of Confounds and Inappropriate Context to Promote Prosocial Learning and Cognition

SBIR 第一阶段:自动检测混淆和不适当的背景,以促进亲社会学习和认知

基本信息

  • 批准号:
    2304423
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 27.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-07-15 至 2024-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The broader/commercial impact of this Small Business Innovation Research (SBIR) Phase I project is the development of Artificial Intelligence (AI)-based algorithms that generate content for word-meaning video games at an affordable cost. Word-meaning games support literacy, fluency, critical thinking, and cross-cultural understanding for players of all ages and backgrounds via adaptive vocabulary scaling systems and accessibility options for players with visual or motor difficulties. Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) literacy is supported by incorporating STEM content in a mix of entertaining and serious content. These prosocial and cognitive impacts are essential for personal and professional growth, cultural competence, and will be measured by game learning researchers. The project will also contribute to the field of natural language processing and machine learning through the addition of new benchmarks to open-source resources. Success in reducing content creation costs could lead to licensing content to other game publishers and the creation of additional word-meaning games on the market, benefiting players. This project is uniquely positioned to help retain game industry jobs in the U.S. and contribute to the growth of the industry.The technical innovation of the project is threefold: 1) development of algorithms for unrelated word content generation, 2) development of appropriateness and offensiveness filters for natural language content, and 3) evaluation of a word-meaning game’s ability to improve cognitive function and social awareness. This research and development has the potential to address a gap in the field of natural language processing on unrelatedness. Part of this effort contributes to open-source benchmarks for future research. Similarly, social bias is a prevalent and well-known issue in machine learning models, potentially offensive or inappropriate word combinations need to be detected and avoided via newly developed algorithms that explicitly detect and avoid publishing such content. To achieve both goals, a variety of machine learning techniques, including those that leverage existing large natural language models, will be employed and evaluated for accuracy. Using these algorithms as a foundation for content creation, the word-meaning game will integrate the generated content. The program will be evaluated with regard to its ability to increase social awareness and confidence with an expanding vocabulary. Specifically, the study will evaluate both brief gameplay and long-term gameplay and measure efficacy with in-game metrics and surveys.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
这项小型企业创新研究(SBIR)I期项目的广播/商业影响是基于人工智能(AI)的算法的开发,这些算法以负担得起的成本为文字含糊的视频游戏生成内容。单词卑鄙的游戏通过自适应词汇缩放系统以及视觉或运动难度的玩家为各个年龄和背景的玩家提供识字,荧光,批判性思维和跨文化理解。科学,技术,工程和数学(STEM)素养是通过将STEM内容纳入娱乐和认真内容的混合物来支持的。这些亲社会和认知的影响对于个人和专业成长,文化能力至关重要,并且将由游戏学习研究人员衡量。该项目还将通过在开源资源中添加新的基准测试,从而为自然语言处理和机器学习的领域做出贡献。降低内容创建成本的成功可能会导致对其他游戏发行商的许可内容,并在市场上创建其他单词的游戏,从而使玩家受益。该项目的独特位置可以帮助保留美国的游戏行业工作并为行业的发展做出贡献。该项目的技术创新是三个方面:1)开发无关单词内容的算法,2)开发适当性和犯罪性滤镜的自然语言内容,以及3)评估言语游戏能力以提高Cognitive cognitys和Social Awarepition and Social Awarepition and Social Awarepition and Social Awaweptial and Social Awaweptial和Social Awaweptial和Social Awaweptial。这项研究和发展有可能解决自然语言处理无关的差距。这项工作的一部分有助于开源基准,以供未来的研究。同样,社交偏见是机器学习模型中普遍且众所周知的问题,需要检测到潜在的冒犯性或不适当的单词组合。并通过新开发的算法避免,这些算法明确检测并避免发布此类内容。为了实现这两个目标,将聘请和评估各种机器学习技术,包括利用现有大型自然语言模型的技术。使用这些算法作为内容创建的基础,单词meansing游戏将集成生成的内容。该计划将通过扩大的词汇来评估其提高社会意识和信心的能力。具体而言,该研究将评估简短的游戏玩法和长期游戏玩法,并通过游戏中的指标和调查来衡量效率。该奖项反映了NSF的法定任务,并通过使用基金会的知识分子和更广泛的影响评估标准来评估NSF的法定任务。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Michael Douma其他文献

Michael Douma的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似国自然基金

高层钢结构建模-优化-深化的跨阶段智能设计方法
  • 批准号:
    52308142
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
游戏化mHealth干预模式下精神障碍出院患者自杀风险管理策略的实施科学研究——基于多阶段优化策略
  • 批准号:
    72374095
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    40 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非洲爪蟾IV型干扰素IFN-upsilon在不同发育阶段的抗病毒功能研究
  • 批准号:
    32303043
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
壳斗科植物传播前阶段种子捕食的地理格局及其驱动机制
  • 批准号:
    32371612
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
计及海量多元逆变资源下垂参数动态优化的配电网多阶段协调运行研究
  • 批准号:
    52307091
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

SBIR Phase I: Trajectory Optimizations and Learned Foliage Manipulation to Accelerate Throughput in Automated Strawberry Harvesting
SBIR 第一阶段:轨迹优化和学习叶子操纵,以提高自动化草莓收获的吞吐量
  • 批准号:
    2322402
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 27.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SBIR Phase I: Automated One-Hour Testing for Bacteremia and Antibiotic Sensitivity
SBIR 第一阶段:一小时自动检测菌血症和抗生素敏感性
  • 批准号:
    2304069
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 27.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SBIR Phase II: Real-time computer automated identification and quantification of insects entering the SolaRid insect control device (ICD)
SBIR 第二阶段:实时计算机自动识别和量化进入 SolaRid 昆虫控制装置 (ICD) 的昆虫
  • 批准号:
    2247237
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 27.5万
  • 项目类别:
    Cooperative Agreement
PA22176, SBIR Phase I, Novel Automated Screening Approach for Identifying Fall Risk
PA22176,SBIR 第一阶段,用于识别跌倒风险的新型自动筛查方法
  • 批准号:
    10697534
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 27.5万
  • 项目类别:
SBIR Phase I: Developing an Automated Outbound Packing System
SBIR 第一阶段:开发自动化出库包装系统
  • 批准号:
    2223089
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 27.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了