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実験プロトコルは、関係者の限られたロボットのプログラミングのため定義されて、改正を必要としました。
関係者がロボットセンサ、特に軽いセンサがどう機能したか、そして、感度の範囲に関心を持つようになったので、タスクの操縦は口開けの仕事の改正に通じました。多くのセッションが問題を探るのに捧げられました。
データ収集器具は、多量の質的データに対応するために改訂されました。基本タスクと作業設計は、完成されましたが、変更を必要としました。これは関係者を募集することにおける苦労をする団体を一部組ませるためでした。
私は、団体とパートナーを組みながら効果的なコミュニケーションを高めて、プロトコルを評価して、探検するために可能な解決策を特定するために別の団体のメンバーに会いました。
実験はサイトで操縦されました。新人募集は予想より長くかかりましたが、3が落ちていて、12人の学生が、初めは、参加しました。これは9人の学生の中核グループを2つのグループに分割されたままにしました。工学の流派からの1人の学生を除いて、参加者各位は非理工科系学生でした。ロボットのプログラミングの習得と基本概念の理解は予想より長くかかりました。セッションは録画されました、そして、半分のテープは転写されました。分析は、関係者が、構成とテストについて仮説に約束して、仮説について確かめるのを試みたのを示しています。しかしながら、科学的推論能力は予想より少なかったです。データに立ち向かわれていると、それは初期の仮説に矛盾して、関係者は新しいデータを説明するために仮説を改訂するのに苦労しました。
バーチャルリアリティの使用には、予想より急なラーニングカーブがありました。非理工科系学生はどのように仮想オブジェクトを設計して、それらは仮想世界における使用のためのコミュニケーション戦略を適合させるのが迅速でしたが、造るかを学ぶ苦労をしました。
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