Social robots may soon be able to play an important role in expanding communication with the deaf. Based on the literature, adaptive user interfaces lead to greater user acceptance and increased teaching efficiency compared to non-adaptive ones. In this paper, we build a robotic architecture able to simultaneously adjust a robot’s teaching parameters according to both the user’s past and present performance, adapt the content of the training, and then implement it on the RASA robot to teach sign language based on these parameters in a manner similar to a human teacher. To do this, a word to teach in sign language, repetition, speed, and emotional valence were chosen to be adaptive using a fuzzy logic mechanism. Then, two groups of participants were recruited. For the first group, the robot teaches without the adaptive architecture, while for the second group, the teaching is done with the adaptive architecture. The assessment phase was conducted with 8 users in person and 48 users virtually. A standard UTAUT questionnaire was selected to assess the effectiveness of this methodology by comparing different items from the two groups of users. Statistical analysis of the T-test and Cohen’s d effect size found that the second group felt the robot’s adaptability significantly more than the first group, indicating that the methodology used in this study was effective and that the robot’s ability to adapt was felt by users. In addition, the results of the two groups were significantly different in several other items, revealing the effects of the adaptive architecture.

社交机器人可能很快就能在扩大与聋人的交流中发挥重要作用。根据文献，与非自适应用户界面相比，自适应用户界面可以提高用户接受度并提高教学效率。在本文中，我们构建了一个机器人架构，能够根据用户过去和现在的表现同时调整机器人的教学参数，调整训练内容，然后在 RASA 机器人上实现，以根据这些参数教授手语以类似于人类老师的方式。为此，使用模糊逻辑机制选择了一个用手语、重复、速度和情感效价来教授的单词，使其具有适应性。然后，招募了两组参与者。对于第一组，机器人在没有自适应架构的情况下进行教学，而第二组则采用自适应架构进行教学。评估阶段由 8 位用户亲自进行，48 位用户虚拟进行。通过比较两组用户的不同项目，选择了标准的UTAUT问卷来评估该方法的有效性。对T检验和Cohen's d效应量的统计分析发现，第二组对机器人适应性的感受明显高于第一组，说明本研究采用的方法是有效的，用户对机器人的适应能力有感受。此外，两组的结果在其他几个项目上也有显着差异，揭示了自适应架构的效果。评估阶段由 8 位用户亲自进行，48 位用户虚拟进行。通过比较来自两组用户的不同项目，选择了标准的 UTAUT 问卷来评估该方法的有效性。对T检验和Cohen's d效应量的统计分析发现，第二组对机器人适应性的感受明显高于第一组，说明本研究采用的方法是有效的，用户对机器人的适应能力有感受。此外，两组的结果在其他几个项目上也有显着差异，揭示了自适应架构的效果。评估阶段由 8 位用户亲自进行，48 位用户虚拟进行。通过比较来自两组用户的不同项目，选择了标准的 UTAUT 问卷来评估该方法的有效性。对T检验和Cohen's d效应量的统计分析发现，第二组对机器人适应性的感受明显高于第一组，说明本研究采用的方法是有效的，用户对机器人的适应能力有感受。此外，两组的结果在其他几个项目上也有显着差异，揭示了自适应架构的效果。对T检验和Cohen's d效应量的统计分析发现，第二组对机器人适应性的感受明显高于第一组，说明本研究采用的方法是有效的，用户对机器人的适应能力有感受。此外，两组的结果在其他几个项目上也有显着差异，揭示了自适应架构的效果。对T检验和Cohen's d效应量的统计分析发现，第二组对机器人适应性的感受明显高于第一组，说明本研究采用的方法是有效的，用户对机器人的适应能力有感受。此外，两组的结果在其他几个项目上也有显着差异，揭示了自适应架构的效果。