I nte rna t io na l J o urna l o f   E v a lua t io n a nd   Resea rc h in E du ca t io n ( I J E RE )   Vo l.   15 ,   No .   4 A u g u s t   20 26 ,   p p .   3 0 6 0 ~ 3 0 7 4   I SS N:  2 2 5 2 - 8 8 2 2 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / ijer e . v 15 i 4 . 3 9 2 5 4           3060       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ere. ia esco r e. co m   Dev elo ping  a 2 - D O F  robo tic  a rm  k it  for  embo died  A I lea rning   in middle  scho o l t echno lo g y  educati o n       Da s o l K im 1 So o in K im 2   1 C h u n g n a M i d d l e   S c h o o l ,   D a e j e o n ,   R e p u b l i c   o f   K o r e a   2 C EO ,   C h a n g - ui - w a   G y o y u k ,   G y e o n g g i - d o ,   R e p u b l i c   o f   K o r e a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   26 2 0 2 6   R ev is ed   J u n   24 2 0 2 6   Acc ep ted   J u l   6 2 0 2 6       Artifi c ial  in telli g e n c e   (AI)  li tera c y   is  in c re a sin g l y   e m p h a siz e d   i n   t e c h n o l o g y   e d u c a ti o n ,   y e m a n y   m id d le - sc h o o c las sro o m   a c ti v it ies   re m a in   sc r e e n - b a se d   a n d   o ffe li m it e d   o p p o r tu n it ies   to   e x p e rien c e   th e   f u ll   AI  p i p e li n e   in   a n   a u th e n ti c   d e sig n   c o n tex t.   To   a d d re ss   th is  g a p ,   th is   stu d y   d e v e l o p e d   a   l o w - c o st,  c las sro o m - re a d y   2 - d e g re e - of - fre e d o m   (2 - DO F ro b o ti c   a rm   k it   a n d   a n   e ig h t - les so n   AI - in te g ra ted   in str u c ti o n a u n i in   w h ich   st u d e n ts  a ss e m b led   th e   ro b o a rm ,   c o ll e c ted   a n d   lab e l e d   ima g e   d a ta,  trai n e d   a n d   i m p ro v e d   a   c las sifica ti o n   m o d e l,   a n d   a p p li e d   m o d e o u tp u ts  t o   ro b o t - a rm   c o n tr o l.   A   q u a si - e x p e rime n tal  p re tes t p o sttes c o n tro l - g ro u p   d e sig n   wa e m p lo y e d   wit h   9 8   n in t h - g ra d e   stu d e n ts  in   fo u in tac c las se (e x p e rime n tal  g ro u p ,   n = 4 6 c o m p a riso n   g ro u p ,   n = 5 2 ).   Qu a n ti tativ e   d a ta  we re   a n a ly z e d   u si n g   AN COV A   with   p re tes sc o re a c o v a riate s,  a n d   q u a li tativ e   d a ta  fro m   stu d e n re flec ti o n   re p o rts  we re   a n a ly z e d   t h e m a ti c a ll y .   Th e   e x p e rime n tal  g ro u p   sig n ifi c a n tl y   o u t p e rfo rm e d   t h e   c o m p a ris o n   g ro u p   o n   v a lu e   o AI,   e ffica c y   o AI,  AI   li tera c y ,   a n d   to tal   sc o re s.  Q u a li t a ti v e   fi n d i n g s   fu rt h e s h o we d   t h a stu d e n ts  re c o g n ize d   b o t h   b e n e fit a n d   ris k o AI  a n d   p r o p o se d   m u lt i - lay e re d   sa fe ty   stra teg ies   in v o l v in g   p h y sic a sa fe g u a rd s,   o p e ra ti o n a l   ru les ,   a n d   d a ta/m o d e l   m a n a g e m e n t.   Th e se   fin d in g s su g g e st t h a e m b e d d i n g   t h e   fu ll   AI p i p e li n e   in   a   tan g i b le  e n g in e e rin g - d e si g n   tas k   c a n   su p p o r e m b o d ied ,   re sp o n sib il it y - o rien ted   AI l e a rn in g   i n   m id d le sc h o o tec h n o l o g y   e d u c a ti o n .   K ey w o r d s :   AI   liter ac y   E d u ca tio n al  r o b o tics   Ph y s ical  co m p u tin g   R o b o t - ar m   k it   T ec h n o lo g y   ed u ca tio n   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Daso l K im   C h u n g n am   Mid d le  Sch o o l   1 2 3 ,   Gy ej o k - r o ,   Do n g - g u ,   Dae jeo n   3 4 6 4 1 ,   R ep u b lic  o f   Ko r e a   E m ail: lo s ad 7 2 1 @ n av er . c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   Ar tific ial  in tellig en ce   ( AI )   is   r ap id ly   b ei n g   em b ed d e d   n o o n ly   in   ev er y d ay   d ig ital  s er v ic es  s u ch   as   s ea r ch ,   r ec o m m en d atio n ,   a n d   tr an s latio n ,   b u also   in   s ch o o ad m in is tr atio n ,   lear n i n g   p latf o r m s ,   an d   ass es s m en to o ls .   C o n s eq u en t ly ,   ad o lescen ts   ar in cr ea s in g ly   ex p ec ted   t o   d ev el o p   AI   lit er ac y   th at  ex ten d s   b ey o n d   m er ely   “u s in g ”  AI n am ely ,   th ca p ac ity   to   in ter p r et  an d   ev alu ate  h o AI   s y s tem s   o p er ate    ( e. g . ,   wh at  d ata  a n d   r u les  th e y   r ely   o n ) ,   to   r ec o g n ize  t h eir   lim itatio n s ,   b iases ,   an d   r is k s ,   an d   to   u s e   th em   r esp o n s ib ly   with in   r ea l - wo r ld   co n tex ts   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h in ter n atio n al  co m m u n ity   lik ew is h ig h lig h ts   th e   im p o r tan ce   o f   K 1 2   AI   ed u ca tio n   an d   r ec o m m e n d s   th at   ed u ca tio n al  p o licies  ad d r ess   AI   co m p eten cies  to g eth er   with   eth ics  an d   ac co u n tab ilit y   [ 1 ] [ 4 ] .   I n   p ar ticu lar ,   th v iew  th at  tr u s two r th y   AI   r eq u ir es  s y s tem atic  m an ag em en t   o f   k ey   r is k   f ac to r s s u ch   as  f air n ess ,   s af ety ,   t r an s p ar en cy ,   an d   ac co u n tab ilit y h as  b ec o m e   an   im p o r tan b e n ch m ar k   f o r   e d u ca tio n al  p r ac tice;  ac co r d i n g ly ,   th Natio n al  I n s titu te  o f   Stan d ar d s   an d   T ec h n o lo g y   ( NI ST)   AI   R is k   Ma n ag em en Fra m ewo r k   p r o v id es  g u id a n ce   f o r   i d en tify i n g ,   ass ess in g ,   an d   m itig atin g   r is k s   ac r o s s   th AI   life cy cle  [ 5 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n J   E v al  &   R es E d u c     I SS N:   2252 - 8 8 2 2         Dev elo p in g   a   2 - DOF   r o b o tic  a r kit  fo r   emb o d ied   A I   le a r n in g   in   mid d le   s ch o o l     ( D a s o l Ki m )   3061   AI   liter ac y   also   o f f er s   a   b asis   f o r   s p ec if y in g   wh at  s h o u ld   b tau g h a n d   wh at  s h o u l d   b e   ass es s ed .   L o n g   an d   Ma g er k o   [ 6 ]   ar ti cu lated   co r AI   liter ac y   co m p eten cies  ( e. g . ,   u n d er s tan d in g   AI   co n ce p ts ;   u n d er s tan d i n g   r elatio n s h ip s   a m o n g   d ata,   m o d els,  an d   o u t p u ts cr itically   ju d g in g   lim itatio n s ,   er r o r s ,   an d   s o cieta im p ac ts )   an d   p r o v id e d   d esig n   co n s id er atio n s   f o r   in s tr u ctio n .   Ng   et  a l.   [ 7 ]   f u r th er   co n ce p tu alize d   A I   liter ac y   alo n g   d im en s io n s   s u ch   as  u n d er s tan d i n g ,   u s e,   ev alu atio n /cr ea tio n ,   a n d   eth ics,   s tr en g th en in g   th th eo r etica f o u n d atio n   f o r   c u r r icu lu m   a n d   ass ess m en d esig n .   Ho wev e r ,   th e   im p lem en tatio n   o f   K 1 2   AI   ed u ca tio n   r em ain s   u n ev en   r elativ to   p o licy   asp ir atio n s .   T o u r etzk y   et  a l.   [ 8 ]   p r o p o s ed   th s co p a n d   p r in cip les  o f   AI   lear n in g   th at  all  K 1 2   s tu d en ts   s h o u ld   ac q u ir an d   em p h asized   lear n in g   p r o g r ess io n s   o r g an ized   ar o u n d   th b ig   id ea s ”  o f   AI ,   in clu d in g   m ac h i n lear n in g   [ 9 ] .   Desp ite  th es p r o p o s als,  r ec en t   s y n th esis   s tu d ies  r ep o r th at  cl ass r o o m   AI   in s tr u ctio n   o f ten   p r io r itizes  co n ce p tu al  in tr o d u ctio n s   an d   to o u s e,   wh er ea s   lear n in g   ex p er ie n ce s   th at  co n s is ten tly   s u p p o r h ig h er - o r d er   co m p eten cies s u ch   as  lear n er s   co n s tr u ctin g   d atasets ,   iter ativ ely   im p r o v i n g   m o d els,  an d   i n ter p r etin g   p er f o r m an ce   a n d   lim itatio n s r em ain   co m p ar ativ ely   s ca r ce   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   L ar g e - s ca le  an aly s es  o f   cl ass r o o m   in s tr u ctio n   s im ilar ly   in d icate   s u b s tan tial  v ar iatio n   in   lear n i n g   th eo r i es,  p ed ag o g ical  ap p r o ac h es,  an d   ass ess m en alig n m en t,  an d   s u g g est  th at   p er f o r m an ce - b ased   v er if icatio n   o f   AI   liter ac y   o u tc o m es is   s till   lim ited   [ 1 2 ] .   T o   d em o n s tr ate  “wh at  h as  im p r o v e d , ”  r eliab le  m ea s u r e m en in s tr u m en ts   ar ess en t ial.   W o r k   d ev elo p in g   an d   v alid atin g   AI   liter ac y   s ca les  f o r   m id d le  s ch o o s tu d e n ts   p r o p o s es  m u ltid im en s io n al   co n s tr u cts in clu d in g   AI   u n d er s tan d in g ,   d ata  liter ac y ,   p r o b lem   s o lv i n g ,   a n d   s o cial  im p ac t/eth ics an d   in d icate s   th f ea s ib ilit y   o f   s ch o o l - b ased   d iag n o s tics   [ 1 3 ] .   I n   ad d itio n ,   g en er al  A I   liter ac y   s ca le  d ev elo p m en t   p r o v id es  a   b asis   f o r   c r o s s - co n tex co m p ar is o n   an d   em p ir ica v alid atio n   o f   lear n i n g   e f f ec t s   [ 1 4 ] .   I m p o r tan tly ,   eth ics  an d   s o cial   im p ac s h o u ld   n o t   b e   tr ea ted   as  o p tio n al  a d d - o n s   in   AI   ed u ca tio n   b u t   as  co r e   co m p o n e n ts .   Sch o lar s h ip   h as  in cr ea s in g ly   ca lled   f o r   in teg r atin g   s o cio - et h ical  is s u es   in to   K 1 2   AI   lear n in g   ex p er ien ce s   [ 1 5 ] ,   an d   s tu d ies  o n   p r o ject - b ased ,   in teg r ated   AI - an d - eth ics   cu r r icu la   s u g g est  th at   ac tiv ity - ce n ter ed   lea r n in g ,   co n tin u o u s   em b ed d in g   o f   et h ical  r ea s o n in g ,   a n d   r e d u ce d   ac ce s s   b ar r ier s   ca n   en h a n c en g ag em e n an d   u n d er s tan d i n g   [ 1 6 ] .   T h is   s tu d y   o p er atio n alize s   th ese  d is cu s s io n s   with in   tech n o lo g y   ed u c atio n ,   wh ich   is   g r o u n d e d   in   en g in ee r in g   d esig n   an d   m a k er - o r ien ted   lear n in g .   T ec h n o lo g y   ed u ca tio n   c o n n ec ts   k n o wled g an d   p r ac tice   b y   g u id in g   lear n e r s   th r o u g h   d e f in in g   p r o b lem s ,   s p ec if y in g   d esig n s ,   b u ild in g   an d   test in g   p r o to ty p es,  an d   p r o v id i n g   ev id e n ce - b ased   r atio n ales  f o r   im p r o v em en t.   T h p r o ject - b ased   lear n in g   ( PB L )   liter atu r em p h asizes  th at  au to n o m y   an d   au th e n ticity   alo n ar e   in s u f f icien t;  r ath er ,   s tr u ct u r e d   in q u ir y   s u p p o r ( s ca f f o ld in g )   an d   ass ess m en t s   alig n ed   with   lear n in g   g o al s   ar d ec is iv co n d itio n s   f o r   lear n in g   o u tco m es     [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .   Mo r eo v e r ,   r esear ch   o n   s ca f f o ld in g   in   p r o b le m - /p r o ject - b ased   lear n in g   ar g u es  th at  ef f ec tiv in s tr u ctio n   r e q u ir es  d elib e r ate ly   b alan cin g   co g n itiv ch allen g with   in s tr u ctio n al  s u p p o r t,   r ath er   th a n   r el y in g   o n   “m in im al  in ter v en tio n ”  [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .   T h er ef o r e,   in teg r atin g   AI   lear n in g   in to   tech n o lo g y - ed u ca tio n   p r o jects  ca lls   f o r   ex p licitly   em b ed d in g   th AI   p ip elin ( d ata  co lle ctio n   →  tr ain in g   →  ev alu atio n   →  ap p licatio n )   with in   th ac tiv ity   f lo an d   m ak in g   lear n e r s   d ec is io n   r atio n ales  v is ib le  at  ea ch   s tag ( e. g . ,   d ata  q u ality ,   class   b alan ce ,   er r o r   ty p es,  u n ce r tain ty ) .   E d u ca tio n al  r o b o tics   an d   p h y s ical  co m p u tin g   ar p a r ticu lar ly   p r o m is in g   b ec a u s th ey   m ak AI   d ec is io n s   o b s er v ab le  as  p h y s i ca o u tco m es,  th e r eb y   v is u alizin g   h o m o d el  o u tp u ts   af f ec r ea l - wo r ld   ac tio n s .   Sy s tem atic  r ev iews o f   r o b o tics - b ased   lear n in g   s u g g est th at  r o b o tics   ca n   en h an ce   m o tiv atio n   an d   ac h iev e m en t,   alth o u g h   ef f ec ts   v ar y   d ep e n d i n g   o n   task   d esig n ,   teac h er   s ca f f o ld in g ,   an d   ass ess m en p r ac tices  [ 2 1 ] .   R ev iews   o f   r o b o ts   in   ed u ca tio n   lik ewis n o te  t h at  lear n i n g   o u tco m es  d ep en d   o n   th e   r o le  o f   t h r o b o ( to o l,   tu to r ,   p ee r ) ,   in s tr u ctio n al  co n tex t,  a n d   r elia b ilit y   is s u es  [ 2 2 ] .   I n   ad d itio n ,   lo w - co s m icr o co n tr o ller - b ase d   in s tr u ctio n   ( e. g . ,   Ar d u in o )   ca n   p r o m o te   p r o g r a m m in g   a n d   co m p u tatio n al  t h in k in g   in   PB L /STE co n te x ts   [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ] ,   an d   p r io r   wo r k   o n   lo w - co s m icr o c o n tr o ller - b ased   teac h in g   m o d els  d em o n s tr ates  f ea s ib ilit y   an d   s c alab ilit y   f o r   s ch o o l   im p lem en tatio n   [ 2 5 ] .   B lo ck - b ased   lan g u a g es  ( e. g . ,   Scr atch )   lo wer   en tr y   b ar r ier s   f o r   n o v ic lear n er s   [ 2 6 ] ,   a n d   th g r o win g   av ailab ilit y   o f   web - b ased   in ter f ac es  f o r   tr ain i n g   an d   test in g   class if icatio n   m o d els  h as  f u r th e r   en ab led   m ac h in e - lear n i n g   ac ti v ities   in   K 1 2   co n tex ts   [ 2 7 ] .   Nev er th eless ,   in   Ko r ea ,   m id d le  s ch o o l   AI   ed u ca tio n   is   p r im a r ily   im p lem e n ted   with in   in f o r m atics/co m p u tin g   s u b jec ts ,   an d   p r io r   an aly s es  h av r aised   co n ce r n s   ab o u wea k   v er tical  ar ticu latio n   ac r o s s   s ch o o lev els  d u to   lim ited   in s tr u ctio n al  tim an d   v ar iab ilit y   in   cu r r icu lu m   o r g an izatio n   [ 2 8 ] .     E v en   wh en   p h y s ical  co m p u tin g   is   u s ed ,   in s tr u ctio n   o f ten   co n ce n tr ates  o n   r u le - b ased   p r o g r am m in g     ( e. g . ,   co n d itio n al  b r an c h in g   f r o m   s en s o r   r ea d i n g s ) ,   wh ich   m ay   r estrict  o p p o r tu n ities   f o r   lear n er s   to   co n s tr u ct   d atasets ,   ev alu ate  an d   im p r o v m o d el  p er f o r m a n ce ,   a n d   m itig ate  th co n s eq u en ce s   o f   m is class if icatio n     [ 1 0 ] [ 1 2 ] .   Alth o u g h   f u s io n   ed u ca tio n   attem p ts   u s in g   3 p r in tin g   f o r   r o b o t - a r m   f ab r icatio n   an d   co n tr o h av e   b ee n   r ep o r ted   [ 2 9 ] ,   class r o o m - r ea d y   d esig n s   th at  r ed u c b u r d en s   r elate d   to   ass em b ly ,   cir cu it  co n f ig u r atio n ,   an d   less o n   o p er ati o n   at  th m i d d le  s ch o o lev el  r em ain   an   o n g o in g   ch allen g e .   Me an wh ile,   AI - b ased   in v e n tio n   ed u ca tio n   p r o g r am s   h av d em o n s tr ated   th e   p o ten tial   o f   AI   f o r   cr ea tiv e   p r o b lem   s o lv in g   a n d   d esig n   ac tiv ities   [ 3 0 ] .   H o wev e r ,   co n cr ete  in s tr u ctio n al  p ac k ag es  th at  en a b le  m id d le  s ch o o s tu d en ts   to   ex p er ien ce   th Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 2 2   I n J   E v al  &   R es E d u c Vo l .   15 ,   No .   4 Au g u s t   20 26 :   3 0 6 0 - 3 0 7 4   3062   in teg r ated   f lo o f   m o d el  o u tp u ts   →  p h y s ical  ac t io n s   →  r es p o n s ib le  d esig n   ( e. g . ,   s af ety ,   r eliab ilit y ,   m is u s e)   r eq u ir f u r th er   d ev elo p m en t a n d   em p ir ical  v alid atio n .   Acc o r d in g ly ,   th is   s tu d y   aim s   to   i )   d ev el o p   a   lo w - co s t,   class r o o m - r ea d y   2 - d eg r ee - of - f r ee d o m     (2 - DOF)   r o b o t - a r m   k it  th at  m id d le  s ch o o s tu d e n ts   ca n   a s s em b le  with   r elativ ea s w h ile  lear n in g   b asi c   m ec h an ical  elem e n ts   an d   s im p le  elec tr o n ic  cir c u its ii )   s u p p o r s tu d e n ts   in   tr ain in g ,   ev al u atin g ,   an d   im p r o v in g   an   im ag e - class if icatio n   m o d el   u s in g   b eg in n e r - f r ien d ly   web - b ased   to o ls   a n d   b lo ck - c o d in g   en v ir o n m en t;  an d   iii )   d esig n ,   v alid ate,   an d   ev alu ate  an   AI - i n teg r ated   i n s tr u ctio n al  u n it  th a im p lem en ts   th e   AI   p ip elin ( d ata  →  m o d el  →  e v alu atio n   →  a p p licatio n )   with in   an   en g i n ee r in g   d esig n   task   b y   lin k in g   m o d el   o u tp u ts   to   r o b o t - ar m   m o v e m en ts .   T h 2 - DOF  co n f ig u r ati o n   was  d elib er ately   s elec ted   b ec au s it  allo ws   ac ce s s ib le  k in em atic  u n d er s ta n d in g   w h ile  s till   en ab lin g   lear n er s   to   ex p er ien ce   e n g in ee r in g   co n s tr ain ts   s u ch   as   wo r k s p ac lim its ,   lo ad   co n s tr ain ts ,   an d   m o tio n   ac cu r ac y .   At  th s am tim e,   th k it  wa s   in te n tio n ally   d esig n ed   f o r   o r d in ar y   s ch o o co n d itio n s   b y   r ed u cin g   ass em b ly   co m p lex ity ,   s im p lify in g   co n tr o lo g ic,   an d   o p tim izin g   th s y s tem   f o r   USB   s in g le - ca b le  o p er atio n   with o u s ep ar ate  ex ter n al  p o wer   s u p p ly .   I n   th is   way ,   th s tu d y   s o u g h to   d ev elo p   n o t   o n ly   an   in s tr u ctio n al  to o l,  b u also   f e asib le  em b o d ied   AI   lear n in g   p latf o r m   th at  c o u ld   b im p lem en ted   ev e n   in   r eso u r ce - co n s tr ain ed   s ch o o l settin g s .   T h is   d esig n   is   al s o   m ea n in g f u l in   th at  it e n ab les  d is cu s s io n   o f   AI   r is k   m an ag em en a n d   r esp o n s ib le  d esig n   b y   allo win g   s tu d en ts   to   o b s er v e   h o w   m is class if icatio n   m ay   lead   to   p h y s ical  m is o p er atio n   [ 5 ] ,   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] .   T h is   s tu d y   is   n o v el  in   f o u r   r esp ec ts .   First,  u n lik m an y   ed u c atio n al  r o b o t - a r m   ac tiv ities   th at  r ely   o n   m o r co m p lex   m u lti - jo in s y s tem s ,   ex ter n al  p o wer   s u p p lies ,   o r   s cr ee n - b ased   AI   e x p l o r atio n ,   th is   s tu d y   in ten tio n ally   a d o p ts   a   2 - DOF  s tr u ctu r an d   a   USB   s in g le - ca b le  d esig n   to   m ax im ize  ac ce s s ib ilit y ,   o p e r atio n al   s tab ilit y ,   an d   class r o o m   f ea s ib ilit y   u n d er   o r d in a r y   s ch o o co n d itio n s .   T h is   d esig n   r ed u ce s   ass em b ly   d if f icu lty ,   s im p lifie s   co n tr o l o g ic,   an d   e n ab les  em b o d ied   AI   lear n in g   ev en   in   u n d er - r eso u r ce d   s ch o o s ettin g s ,   in clu d in g   class r o o m s   with   o ld er   PC s   an d   lim ited   in f r astru ctu r e.   Seco n d ,   th s tu d y   d o es  n o tr ea th r o b o ar m   m er ely   as  p r o g r a m m ab le  ar tifa ct;  r ath er ,   it  p r esen ts   p o we r - o p ti m ized ,   s ch o o l - s ca lab le  in s tr u c tio n al  k it  d esig n e d   s o   th at  n o v ice  lear n er s   ca n   ass em b le,   o p er ate,   an d   test   an   em b o d ied   AI   s y s tem   wit h in   r ea lis tic  class   co n s tr ain ts .   T h ir d ,   th in s tr u ctio n al  u n it  em b ed s   th f u ll  AI   p ip elin e d ata  co llectio n ,   lab elin g ,   m o d e l   tr ain in g ,   ev alu atio n ,   r ev is io n ,   an d   d ep lo y m en t with in   ta n g ib le  en g in ee r in g - d esig n   task ,   allo win g   s tu d en ts   to   o b s er v e   h o w   m o d el   o u t p u t s   an d   m o d el  er r o r s   tr a n s late  in to   p h y s ical  ac tio n   a n d   p o te n tial  m is o p er atio n .   Fo u r th ,   b y   c o m b in i n g   a   q u asi - ex p er im e n tal  d esig n   with   q u alitativ r ef lectio n   d ata,   th is   s tu d y   e x am in es  n o t   o n ly   wh eth e r   s tu d en ts   AI - r e lated   o u tco m es  im p r o v e ,   b u t   also   h o em b o d ied   AI   lear n in g   ca n   p r o m o te   r ea s o n in g   ab o u s af ety ,   m is u s e,   an d   r esp o n s ib le  AI   g o v e r n an ce   in   m i d d le  s ch o o tec h n o lo g y   ed u ca tio n .     I n   th is   r esp ec t,  t h s tu d y   co n tr ib u tes  n o t   o n ly   to   em b o d i ed   AI   lear n in g   d esig n   b u al s o   to   th b r o a d er   d is s em in atio n   o f   r o b o tics   an d   AI   ed u ca tio n   b y   p r o p o s in g   a   k it  th at  is   f ea s ib le  f o r   r o u tin u s in   r eso u r ce - co n s tr ain ed   s ch o o l e n v ir o n m e n ts .   T h r esear ch   q u esti o n s   ar as:     Ar th d ev elo p e d   2 - DOF  r o b o tic  ar m   k it  an d   th ac c o m p an y in g   in s tr u ctio n al  m ater ia ls   f ea s ib le  an d   ap p r o p r iate  f o r   im p lem en tatio n   in   m id d le  s ch o o l te ch n o lo g y   ed u ca tio n ?   ( R Q1 )     C o m p ar ed   with   co n v en tio n al   tech n o lo g y   ed u ca tio n ,   d o es   p a r ticip atio n   in   th u n it  im p r o v e   s tu d en ts   AI - r elate d   o u tco m es ( v alu e,   e f f ic ac y ,   an d   AI   liter ac y )?   ( R Q2 )       2.   P RO CE DUR E   F O DE V E L O P I NG   T H E   I NS T RU CT I O NAL K I T   A ND  M AT E RI AL S   2 . 1 .     O v er v iew  o f   k it   des ig n   T o   d e v elo p   th i n s tr u ctio n al  k it,  we  d r ew  o n   a   p r e v io u s ly   r ep o r ted   lo w - co s m icr o co n tr o ller - b ased   teac h in g   an d   lear n i n g   m o d el  [ 2 5 ] .   Fo llo win g   th e   p r o ce d u r e   s h o wn   in   Fig u r e   1 :   i we  s elec ted   th to p ic  an d   d eter m in ed   th at  a   2 - DOF  r o b o a r m   with   g r ip p e r   w o u ld   b a p p r o p r iate  f o r   p r a cticin g   AI   im a g e - class if icatio n   m o d els ;   ii )   f ab r icate d   an   Me d iu m - d en s ity   f ib er b o ar d   ( MD F) - b ased   k it  u s in g   an   Ar d u i n o - co m p atib le  b o ar d iii )   c o n d u cted   p ilo t   test s   to   co n f ir m   cl ass r o o m   ap p licab ilit y iv )   p r o d u ce d   in s tr u ctio n al   m ater ials   u s in g   C an v a;   v )   we   im p lem en ted   th e   k it  a n d   u n it  with   m id d le  s ch o o l   s tu d en ts   to   e x am in ed u ca tio n al  ef f ec ts an d   vi )   r ef in ed   th k it  a n d   m ater ials   b ased   o n   id e n tifie d   ar ea s   f o r   im p r o v e m en t.  T h is   p r o ce s s   was  in ten d ed   to   en s u r th at  th k it  was  n o o n ly   tech n ically   f u n ctio n al  b u also   in s tr u ctio n ally   m an ag ea b le  in   an   o r d in ar y   m i d d le - s ch o o l settin g .   T h k it  c o n s is ts   o f   two - s er v o - jo in 2 - DOF  r o b o t - ar m   m ec h an is m ,   m ic r o co n tr o ller - b as ed   co n t r o m o d u le,   g r ip p e r ,   an d   a   m an u ally   o p er ated   jo y s tick .   T o   f ac ilit ate  ad o p tio n   in   ty p i ca m id d le  s ch o o class r o o m s ,   th m ec h an ical  co m p o n en ts   wer d esig n ed   u s in g   lo w - co s m ater ials ,   p r im ar ily   MD an d   an   Ar d u in o - c o m p atib le  b o ar d .   T h k it  was  also   d esig n ed   to   r ed u ce   ass em b ly   b u r d e n ,   s im p lify   cir cu it   co n n ec tio n s ,   a n d   s u p p o r t r ep e ated   class r o o m   u s u n d er   lim it ed   tim an d   r eso u r ce   c o n d itio n s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n J   E v al  &   R es E d u c     I SS N:   2252 - 8 8 2 2         Dev elo p in g   a   2 - DOF   r o b o tic  a r kit  fo r   emb o d ied   A I   le a r n in g   in   mid d le   s ch o o l     ( D a s o l Ki m )   3063   2 . 2 .     AI  lea rning   f lo w   T h in s tr u ctio n al   s eq u en ce   w as  d esig n ed   t o   en ac t   th c o r AI   p i p elin em p h asized   in   K 1 2   AI   f r am ewo r k s   [ 6 ] ,   [ 9 ] .   Stu d e n ts   f ir s d ef in e d   r ea l - wo r ld   p r o b lem   f o r   wh ic h   class if icatio n   wo u ld   b u s ef u l,   s u ch   as  s o r tin g   o b jects  b y   ca teg o r y   o r   r ec o g n izin g   s im p le  h an d   g estu r es.  T h ey   th en   co llected   an d   lab eled   tr ain in g   d ata  a n d   tr ain e d   clas s if icatio n   m o d el  u s in g   E n tr y ,   b eg in n e r - f r ie n d ly   web - b ased   to o l [ 2 7 ] .   Stu d en ts   in ter p r eted   th c o n f id en ce   lev els  o f   im ag e - cl ass if icatio n   o u tp u ts   b y   ex a m in in g   th e   co llected   d ataset  an d   th r esu ltin g   m o d el  b eh av i o r .   T h e y   iter ativ ely   im p r o v e d   m o d e p er f o r m a n ce   b y   ad ju s tin g   th e   q u an tity   a n d   q u ality   o f   d ata,   in clu d in g   class   b alan ce ,   d iv er s ity   o f   ex am p les,  lig h tin g ,   an d   b ac k g r o u n d   co n d itio n s .   Fin all y ,   s tu d en ts   d e p lo y ed   th tr ai n ed   m o d el   b y   co n n ec tin g   it  to   r o b o t - a r m   co n tr o l,  o b s er v ed   h o m is class if icatio n   co u ld   lead   to   p h y s ical  m is o p er atio n ,   a n d   d is cu s s ed   m itig atio n   s tr ateg ies  s u ch   as  ad d in g   a n   u n k n o wn /n o - ac tio n ”  class ,   u s in g   r e p ea ted   p r ed ictio n s ,   im p r o v in g   d ata  q u a lity ,   o r   r ed esig n in g   th task .   I n   th is   way ,   th u n it   allo wed   s tu d en ts   to   ex p er ien ce   AI   n o o n ly   as  s o f twar o u tp u t,  b u also   as  d ec is io n   p r o ce s s   with   v is ib le  p h y s ical  co n s eq u en ce s .           Fig u r 1 .   Ov e r v iew  o f   k it d esig n       2 . 3 .     Unit  s t ruct ure   T h u n it  was  d esig n ed   as  eig h 4 5 - m in u te  less o n s .   I co m b in ed   b r ief   co n ce p in s tr u ct io n ,   g u id e d   p r ac tice,   team - b ased   d esig n   wo r k ,   an d   r ef lectio n ,   alig n in g   with   r ec o m m e n d ed   p r ac tices  f o r   im p lem en tin g   PB L .   T h less o n   o v er v iew  is   p r esen ted   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   Un it  o v er v iew   Le sso n   C o r e   t o p i c   K e y   d e l i v e r a b l e s   1   P r o b l e d e f i n i t i o n   a n d   safe t y   P r o b l e m s t a t e m e n t ;   l i st   o f   c o n s t r a i n t s   2   R o b o t - a r a sse mb l y   a n d   b a si c   c o n t r o l   O p e r a t i n g   r o b o t   a r m;   mo v e me n t   l o g / r e c o r d   3   C l a s si f i c a t i o n   c o n c e p t s   a n d   d a t a   u n d e r st a n d i n g   C l a s d e f i n i t i o n s;   d a t a   c o l l e c t i o n   p l a n   4   D a t a   c o l l e c t i o n   a n d   l a b e l i n g   Tr a i n i n g   d a t a se t   v 1   5   M o d e l   t r a i n i n g   a nd   e v a l u a t i o n   M o d e l   v 1   me t r i c s;   e r r o r - a n a l y s i n o t e s   6   M o d e l   i m p r o v e m e n t   a n d   f a i r n e ss/ l i m i t a t i o n s   M o d e l   v 2 ;   mi t i g a t i o n   st r a t e g y   p l a n   7   A p p l i c a t i o n :   i n t e g r a t i n g   mo d e l   o u t p u t   w i t h   r o b o t   c o n t r o l   D e mo n st r a t i o n   r e s u l t s;   f a i l u r e - c a u s e   a n a l y s i s   8   A ssessme n t   a n d   r e f l e c t i o n   D e si g n   r e p o r t ;   r e s p o n s i b l e   A I   r e f l e c t i o n   e ss a y       3.   M E T H O D   3 . 1 .     Resea rc des ig n   T h is   s tu d y   ad o p ted   q u asi - e x p er im en tal  p r etest p o s ttes co n tr o l - g r o u p   d esig n   an d   c o n v er g en t   m ix ed - m eth o d s   d esig n .   T h e   q u an titativ co m p o n en ex a m in ed   wh eth e r   p a r ticip atio n   in   an   AI - in teg r ated   in s tr u ctio n al  u n it   b ased   o n   a   l o w - co s 2 - DOF  r o b o tic  a r m   i m p r o v e d   s tu d e n ts   AI - r elate d   o u tco m es  co m p ar ed   with   co n v en tio n al  tech n o lo g y   ed u ca tio n .   T h q u alitativ co m p o n en was  in clu d ed   to   ca p tu r h o s tu d en ts   in ter p r eted   t h v al u e,   r is k s ,   a n d   r esp o n s ib le  u s o f   AI   wh en   m o d el  o u t p u ts   wer c o n n ec ted   to   a   p h y s ical  r o b o tic  s y s tem .   T h ex p e r im en tal  g r o u p   p ar ti cip ated   in   th e   AI - in teg r ate d   u n it  d ev elo p e d   in   th is   s tu d y ,   w h er ea s   th e   co m p ar is o n   g r o u p   co m p leted   an   alter n ativ eig h t - less o n   s eq u en ce   f o c u s ed   o n   r o b o tics /m ec h an ical  elem en ts   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 2 2   I n J   E v al  &   R es E d u c Vo l .   15 ,   No .   4 Au g u s t   20 26 :   3 0 6 0 - 3 0 7 4   3064   an d   r u le - b ased   p r o g r am m in g   with o u m ac h in e - lear n in g   m o d el  tr ain i n g   o r   a p p licatio n .   T h is   d esig n   was  s elec ted   b ec au s r a n d o m   ass ig n m en t   at  th e   in d iv id u al  s tu d en lev el  was  n o f ea s ib le   u n d er   o r d in ar y   s ch o o l   s ch ed u lin g   c o n s tr ain ts .   Qu an ti tativ an d   q u alitativ d ata  wer co llected   d u r in g   th e   s am in ter v en tio n   p er io d ,   an aly ze d   s ep a r ately ,   a n d   i n teg r ated   d u r in g   th e   in ter p r et atio n   s tag to   p r o v id e   m o r co m p r e h en s iv e   ex p lan atio n   o f   b o th   lear n in g   o u tco m es a n d   s tu d e n ts   r ef lecti v r ea s o n in g .     3 . 2 .     P a rt icipa nts a nd   co nte x t   Par ticip an ts   wer n in th - g r ad e   s tu d en ts   f r o m   p u b lic  m id d le  s ch o o in   t h R ep u b lic  o f   Ko r ea .   to tal   o f   9 8   s tu d en ts   p ar ticip ated   in   th s tu d y ,   co m p r is in g   two   e x p er im en tal  class es  ( n =4 6 )   a n d   two   co m p ar is o n   class es   ( n =5 2 ) .   E x ac ag d ata   wer n o co llected   in   o r d er   to   m in im ize  th co llectio n   o f   p er s o n al  in f o r m atio n   in   th is   s ch o o l - b ased   s tu d y ;   h o wev er ,   n in th - g r ad e   s tu d en ts   in   th e   Ko r ea n   s ch o o s y s tem   ar ty p ically   1 5   to     1 6   y ea r s   o ld .   T h ex p e r im e n tal  g r o u p   in clu d ed   2 6   m ale   s tu d en ts   an d   2 0   f em ale   s tu d en ts ,   wh er ea s   th e   co m p ar is o n   g r o u p   in clu d ed   3 1   m ale  s tu d en ts   an d   2 1   f em ale  s tu d en ts .   All p ar ticip atin g   clas s es b elo n g ed   to   th e   s am g r ad lev el  an d   s h ar ed   s im ilar   s ch o o co n tex in   te r m s   o f   c u r r icu lu m   ex p o s u r e,   tim etab le  s tr u ctu r e,   an d   in s tr u ctio n al  e n v ir o n m en t.   C las s   as s ig n m en was  co n d u c ted   o n   an   in tact - class   b asis   a cc o r d in g   t o   s ch o o tim etab le  co n s tr ain ts   b etwe en   Ap r il  7   an d   A p r il  2 5 ,   2 0 2 5 .   B ec au s th s ch o o s ch ed u le  d id   n o p er m it  r a n d o m   r ea s s ig n m en o f   s tu d en ts   ac r o s s   clas s es,  th s t u d y   s h o u l d   b in ter p r eted   as  s ch o o l - b ased   q u asi - ex p er im en tal  in v esti g atio n   r ath er   th a n   as  a   r an d o m ized   c o n tr o lled   tr ial.   W ith in   class es,  s tu d en ts   wo r k ed   in   team s   o f   th r ee   t o   f o u r ,   an d   team   f o r m atio n   was c o n d u cted   th r o u g h   r an d o m   ass ig n m en t.   B o th   g r o u p s   wer tau g h b y   th s am tech n o lo g y   teac h e r ,   wh ich   h elp ed   r ed u ce   teac h er - r elate d   v ar iatio n   ac r o s s   co n d itio n s .   Pr io r   to   im p lem en tatio n ,   a p p r o v al  was  o b tain ed   f r o m   th e   s ch o o p r in ci p al  as  th e   r elev an in s titu tio n al  au th o r ity ,   an d   b o th   p ar e n tal  co n s en an d   s tu d en ass en wer s ec u r ed .   Par ticip atio n   was   v o lu n tar y ,   an d   s tu d en ts   wer in f o r m e d   th at  th eir   r esp o n s es  wo u ld   n o af f ec th eir   g r a d es.  Alth o u g h   th in tact - class   d esig n   in cr ea s ed   ec o lo g ical  v alid ity   b y   p r eser v in g   a u th en tic  class r o o m   co n d itio n s ,   t h f in d in g s   s h o u ld   s till   b in ter p r eted   with   ca u tio n   b ec au s class - lev el  clu s ter in g   ef f ec ts   m ay   r em ain .     3 . 3 .     T re a t m ent   a nd   co m pa ri s o n c o nd it io ns   3 . 3 . 1 .   E x perim ent a g ro up   Stu d en ts   in   th ex p e r im en tal  g r o u p   co m p leted   th eig h t - less o n   AI - in teg r ated   u n it.  T h in ter v en tio n   co n s is ted   o f   eig h t 4 5 - m in u te  l ess o n s ,   f o r   to tal  o f   3 6 0   m in u tes,  im p lem en ted   o v er   t h s ch ed u led   class   p er io d .   Acr o s s   th les s o n s ,   s tu d en ts   d ef in ed   class if icatio n - r elate d   p r o b lem ,   ass em b led   an d   c o n tr o lled   2 - DOF  r o b o tic  ar m ,   co llected   an d   la b eled   im ag d ata,   tr ain ed   a n d   ev alu ated   a n   im ag e - class if icatio n   m o d el  u s in g   E n tr y ,   im p r o v ed   th m o d el  th r o u g h   iter ativ d ata  r ev is io n ,   an d   f in ally   co n n ec ted   m o d el  o u tp u ts   to   r o b o t - a r m   m o v em en t.     3 . 3 . 2 .   Co m pa riso g r o up   Stu d en ts   in   th co m p ar is o n   g r o u p   co m p leted   an   eig h t - less o n   co n v en tio n al  tech n o lo g y   ed u ca tio n   s eq u en ce ,   also   to talin g   3 6 0   m in u tes.  T h is   s eq u en ce   f o cu s ed   o n   r o b o t - a r m   ass em b ly ,   s er v o   co n tr o l,  an d   r u le - b ased   p r o g r am m in g .   Alth o u g h   th co m p a r is o n   g r o u p   wo r k ed   o n   s im ilar   p h y s ical  ar tifa ct  an d   co m p leted   a   s im ilar   d esig n - r elate d   task ,   th eir   less o n s   d id   n o in v o l v m a ch in e - lear n in g   m o d el  tr ain in g ,   m o d el  ev alu atio n ,   o r   m o d el - b ased   co n t r o l.  T h u s ,   th k ey   i n s tr u ctio n al  d if f er en ce   b etwe en   t h two   co n d itio n s   was  th in clu s io n   o r   ex clu s io n   o f   m ac h in e - lear n in g   ac tiv ities   an d   AI - p ip elin r ea s o n in g .     3 . 3 . 3 .   I m plem ent a t i o m o nit o ring   T o   m o n ito r   im p lem e n tatio n   f id elity ,   th in s tr u cto r   u s ed   f id elity   ch ec k lis th at  r ec o r d ed   th co m p letio n   o f   k ey   less o n   ac ti v ities ,   tim allo ca tio n ,   an d   d e liv er y   o f   co r e   co n ce p ts .   E x a m p le  item s   in clu d e d   wh eth er   p lan n ed   s af ety   in s tr u ctio n   was  d eliv er ed ,   wh eth er   m o d el  tr ain in g   an d   test in g   s te p s   wer co m p leted   as  s ch ed u led ,   a n d   w h eth er   t ea m s   p r o d u ce d   th r e q u ir ed   ar tifa cts  f o r   ea c h   less o n .   I n   ad d itio n ,   s tu d en ts   ac tiv ity   s tatu s   an d   p o r tf o lio   p r o g r ess   wer r e v iewe d   th r o u g h   s h ar ed   ac ce s s   to   th eir   Go o g le  Sit es  p o r tf o lio s .   T h ese  p r o ce d u r es  wer u s ed   to   co n f ir m   th at  th in ten d e d   in s tr u ctio n al  s eq u e n ce   h ad   b ee n   im p lem e n ted   co n s is ten tly   ac r o s s   th in ter v e n tio n   p er i o d .     3 . 4 .     I ns t rum ent s   3 . 4 . 1 .   Q ua ntit a t i v m e a s ures   T o   ass ess   AI - r elate d   o u tco m es ,   th is   s tu d y   ad o p ted   an   AI   liter ac y   in s tr u m en t r ep o r ted   in   p r io r   Ko r ea n   ed u ca tio n al  r esear ch .   T h in s tr u m en co m p r is ed   1 4   item s   ac r o s s   th r ee   s u b d o m ain s v al u o f   AI   ( 5   item s ) ,   ef f icac y   o f   AI   ( 4   item s ) ,   a n d   AI   liter ac y   ( 5   item s ) .   All item s   wer r ated   o n   5 - p o in t L ik e r t scale   r an g in g   f r o m   1   ( s tr o n g ly   d is ag r ee )   to   5   ( s tr o n g ly   ag r ee ) .   R ep r esen tativ i tem s   ad d r ess ed   wh et h er   s tu d e n ts   r eg ar d ed   AI   as  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n J   E v al  &   R es E d u c     I SS N:   2252 - 8 8 2 2         Dev elo p in g   a   2 - DOF   r o b o tic  a r kit  fo r   emb o d ied   A I   le a r n in g   in   mid d le   s ch o o l     ( D a s o l Ki m )   3065   s o cially   u s ef u an d   im p o r tan t,   wh eth er   th ey   f elt  co n f id en i n   u n d er s tan d in g   an d   u s in g   AI - r elate d   id ea s ,   an d   w h e t h e r   t h e y   c o u l d   e x p l a i n   h o w   A I   s y s t e m s   w o r k   a n d   w h y   AI   o u t p u t s   m a y   s o m e ti m e s   b in ac cu r ate  o r   b iased .   B ef o r th m ain   im p lem en ta tio n ,   th in s tr u m e n was  p ilo t - test ed   in   s ep ar ate  class   ( n =2 6 )   to   ex am in item   clar ity   a n d   s u i tab ilit y   f o r   th ta r g et  a g g r o u p .   B ased   o n   p ilo f ee d b ac k ,   m in o r   w o r d in g   r ev is io n s   wer m ad to   im p r o v r ea d a b ilit y   an d   r e d u ce   a m b ig u ity .   I n ter n al  c o n s is ten cy   r eliab ilit y   in   th e   p r esen d ataset  was  h ig h ,   with   C r o n b ac h s   alp h v alu es  r a n g in g   f r o m   0 . 8 5 8   to   0 . 9 5 9   a cr o s s   th m ea s u r ed   v ar iab les.  Ho wev er ,   th e   d im en s io n al  s tr u ctu r o f   th e   in s tr u m en t w as n o t r ev alid ated   t h r o u g h   f ac to r   a n aly s is   in   th p r esen t sam p le,   s o   c o n s tr u ct  v alid ity   in   th is   s p ec if ic  co n t ex t sh o u ld   b in ter p r eted   with   ca u tio n .     3 . 4 . 2 .   Q ua lita t iv da t a   s o urc es   Qu alitativ d ata  wer co llected   to   co m p lem e n t th s u r v ey   f i n d in g s   an d   to   p r o v i d r ich er   ac co u n t o f   h o s tu d en ts   r ea s o n e d   ab o u t   AI   in   p h y s ical  co m p u tin g   co n tex t.  Stu d en ts   d o c u m en t ed   th p r o d u ctio n   p r o ce s s ,   m o d els,  an d   c o d e   in   th eir   d esig n   r e p o r ts .   I n   a d d itio n ,   s tu d en ts   r esp o n d e d   t o   f o u r   o p e n - en d ed   p r o m p ts i )   u s ef u task s   th at  co u ld   b e   d o n with   an   AI   r o b o ar m ;   ii )   e x p ec ted   b en ef its   o f   ad v an ce s   in   AI ;     iii )   co n ce r n s   r e g ar d in g   ad v a n c es in   AI an d   iv )   r u les f o r   u s in g   AI   s af ely .   T h ese  p r o m p ts   wer e   d esig n e d   to   elicit  s tu d en ts   p er ce p ti o n s   o f   ap p licab ilit y ,   b e n ef its ,   r is k s ,   an d   r esp o n s ib le  u s e.   T h wr itten   r esp o n s es  wer s u p p lem e n ted   b y   r elate d   ar tifa cts  s u ch   as  d ataset  s cr ee n s h o ts ,   m o d el - ev alu atio n   r ec o r d s ,   a n d   p o r tf o lio   m ater ials .   T o g e th er ,   th ese  s o u r ce s   wer e   u s ed   as  th e   p r im ar y   q u alitativ d ataset  f o r   a n aly s is   an d   in ter p r etatio n .     3 . 5 .     Da t a   c o llect io n pro ce du re s   T h p r etest  was  ad m in is ter ed   o n wee k   p r io r   to   t h b e g in n i n g   o f   th e   in s tr u ctio n al  u n it.  T h p o s ttes was  ad m in is ter ed   with in   o n e   wee k   a f ter   t h in ter v en tio n   h ad   c o n clu d e d .   I n   ad d itio n   t o   th e   s u r v e y   d ata ,   s tu d en ar tifa cts in clu d in g   d atasets ,   m o d el - ev alu atio n   s cr e en s h o ts ,   d esig n   r ep o r ts ,   an d   p o r tf o lio   m ater ials wer co llected   in   an   o p e n - p o r tf o lio   f o r m at  u s in g   Go o g le  Sit es.  B ef o r an al y s is ,   all  d ata  w er an o n y m ized   b y   r ep lacin g   s tu d en n am es  with   p ar ticip an co d es,  an d   th m u ltip le  d ata  s o u r ce s   wer later   in teg r ated   d u r in g   in ter p r etatio n .     3 . 6 .     Da t a   a na ly s is   3 . 6 . 1 .   Q ua ntit a t i v a na ly s is   Qu an titativ an aly s es  wer co n d u cted   i n   s ev er al  s tep s .   First,  th d ata  wer e   s cr ee n ed   an d   d escr ip tiv s tatis t ics  wer co m p u ted   f o r   ea ch   m ea s u r e .   Seco n d ,   b ase lin eq u iv alen ce   b etwe en   t h e   ex p er im e n tal  an d   co m p ar is o n   g r o u p s   was  ex am in ed   u s in g   in d ep e n d en t - s a m p les  t - test s   o n   p r etest  s co r es.  T h ir d ,   tr ea tm en t   ef f ec ts   wer test ed   u s in g   s ep a r ate  an aly s es  o f   c o v ar ian ce   ( ANCOV As)  f o r   ea c h   o u tco m v ar iab le,   with   th e   co r r esp o n d in g   p o s ttes s co r as  th d ep en d e n v ar iab le,   g r o u p   ( e x p er im e n tal  v s .   co m p a r is o n )   as  th f ix ed   f ac to r ,   an d   th c o r r esp o n d in g   p r etest sco r as th co v ar iate.   Prio r   to   th m ain   an aly s es,  ass u m p tio n   ch ec k s   wer co n d u cted .   Fo r   ea ch   ANCOVA,   th ass u m p tio n   o f   h o m o g en eity   o f   r eg r ess io n   s lo p es  was  test ed   b y   ex am in in g   th Gr o u p   ×  Pre test   in ter ac tio n .   I n   a d d itio n ,   n o r m ality   was  ex am in ed   t h r o u g h   Sh ap ir o W ilk   test s   an d   v is u al  in s p ec tio n   o f   Q p l o ts ,   an d   h o m o g en eit y   o f   v ar ian ce   was  e x am in ed   u s in g   L ev en e s   test .   T h ese  c h ec k s   in d icate d   s o m d ev iatio n s   f r o m   n o r m ality   an d   h o m o g en eity   o f   v a r ian ce   f o r   s ev er al  p o s ttes o u tco m es,  lik ely   r ef lectin g   ce ilin g   ef f ec ts   in   p o r tio n   o f   t h e   d ata.   B ec au s o f   th ese  d e v iatio n s ,   th e   ANCOVA  r esu lts   wer in ter p r eted   with   ca u tio n   a n d   wer s u p p lem en ted   b y   r o b u s tn ess   ch ec k s   u s in g   h eter o s k ed asti city - r o b u s t stan d ar d   er r o r s .     3 . 6 . 2 .   Q ua lita t iv a na ly s is   T h q u alitativ d ata  wer an aly ze d   u s in g   th em atic  an aly s is   f o llo win g   B r au n   an d   C lar k e’ s   s ix - p h ase   ap p r o ac h   [ 3 1 ] .   First,  th r e s ea r ch er   r e p ea ted ly   r ea d   s tu d en ts   wr itten   r esp o n s es  an d   ar tifa cts  to   g ain   f am iliar ity   with   th d ata.   Sec o n d ,   i n itial  m ea n in g   u n its   wer id en tifie d   a n d   c o d ed .   T h ir d ,   r elate d   co d es  wer g r o u p ed   in to   ca teg o r ies,  wh ich   wer th en   r ev iewe d   an d   r ef i n ed   in to   b r o ad er   th em es.  Fin ally ,   th th em es  wer d ef in ed ,   n am ed ,   an d   i n ter p r ete d   in   r elatio n   t o   th r esear c h   p u r p o s an d   q u an titativ f i n d in g s .   T h co d in g   p r o ce s s   f o llo wed   h y b r id   ap p r o ac h .   T h f o u r   r ef lectio n   p r o m p ts   p r o v i d ed   an   i n itial  d ed u ctiv f r am e   f o r   o r g an iz in g   th e   an aly s is ,   wh ile  s p ec if ic  ca teg o r ies  an d   s u b th em es  wer g en er ate d   in d u ctiv ely   f r o m   s tu d en ts   ac tu al  r esp o n s es.  I n   t h cu r r en t   d ataset,   th is   p r o ce s s   y ield ed   2 2 6   m ea n in g   u n its   an d   f o u r   o v er ar c h in g   t h em es:  i )   p er ce iv e d   ap p lica b ilit y ;   ii )   ex p ec ted   b en ef its ;   iii )   co n ce r n s   an d   r is k s ;   an d     iv )   r u les  f o r   s af an d   r esp o n s ib le  u s e.   T o   en h an ce   tr ac ea b ilit y ,   co d in g   p r o ce e d ed   f r o m   r aw  s tatem en ts   to   m ea n in g   u n its ,   co d es,  s u b th e m es,  an d   f in al  th em es.  Fo r   e x am p le,   s tu d en r esp o n s s u ch   as  “T h r o b o s h o u ld   s to p   im m ed iately   if   s o m eth in g   g o es  wr o n g   was  co d ed   as  em e r g en c y   s to p p in g   a n d   th e n   ca teg o r ized   u n d er   t h s u b th em e   o f   o p er ati o n   co n t r o l w ith in   th b r o a d er   t h em o f   r u les f o r   s af an d   r esp o n s ib le  u s e.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 2 2   I n J   E v al  &   R es E d u c Vo l .   15 ,   No .   4 Au g u s t   20 26 :   3 0 6 0 - 3 0 7 4   3066   3 . 7 .     Resea rc et hics   T h is   s tu d y   was  co n d u cted   in   ac co r d an ce   with   s ch o o p o li cies  an d   r elev an r eg u latio n s   g o v er n in g   s ch o o l - b ased   ed u ca ti o n al  r esear ch .   Fo r m al  ap p r o v al  f o r   th s tu d y   was  o b tain ed   f r o m   th s ch o o p r in cip al ,   wh o   s er v ed   as  th r elev an i n s titu tio n al  au th o r ity   f o r   th is   s ch o o l - lev el  im p lem en tatio n .   I n   ad d itio n ,   b o th   p ar en tal  co n s en t a n d   s tu d e n t a s s en t w er s ec u r ed   p r io r   to   d at co llectio n .     Par ticip atio n   was v o lu n tar y   an d   h ad   n o   e f f ec t o n   s tu d e n ts   g r ad es.  T o   m in im ize  r is k s   ass o ci ated   with   th r o b o ar m ,   th e   r esear ch er   p er s o n ally   p r o v id ed   s af ety   i n s tr u ctio n   an d   s u p e r v is ed   s tu d en u s u n d er   th e   g u id an ce   o f   th class r o o m   tea ch er .   T o   r ed u ce   p o s s ib le  ed u c atio n al  in eq u ity ,   s u p p lem en tar y   in s tr u ctio n   r elate d   to   th AI - in teg r ated   ac tiv ities   was p r o v id ed   t o   th c o m p ar is o n   g r o u p   af te r   th s tu d y   h ad   co n clu d ed .       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   4 . 1 .     Dev el o pm ent   o f   t he  2 - D O F   ro bo t - a rm   k it   T h r o b o t - ar m   k it  was  d esig n ed   to   b ac ce s s ib le  f o r   m id d le  s ch o o lear n er s   an d   af f o r d ab le  f o r   im p lem en tatio n   i n   g e n er al  p u b lic  s ch o o ls   with   lim ited   b u d g e ts .   T o   r ed u ce   f a b r icatio n   co s ts   wh ile  m ain tain in g   s tr u ctu r al  r o b u s tn ess ,   th m ec h an ical  f r am was  co n s tr u cte d   u s in g   two   MD p lates ,   an d   th co n tr o s y s tem   was  b u ilt  o n   an   A r d u in o - co m p atib le  b o ar d .   T o   s im p lify   wir in g   an d   lo wer   b ar r ier s   f o r   class r o o m   u s e,   an   Ar d u in o   s en s o r   s h ield   was  ad o p ted   f o r   cir c u it  co n n ec tio n s ,   an d   m an u ally   o p e r ated   jo y s tick   was  ad d ed   to   s u p p o r t b asic c o n tr o l a n d   test in g .   T o   ex am in e   th a p p r o p r iaten ess   o f   th k it  f o r   t h in ten d ed   lear n er s   a n d   class r o o m   c o n tex t,  th e   d ev elo p e d   p r o to ty p u n d e r w en ex p er r ev iew  b y   eig h t   ev alu ato r s f iv e   f ac u lty   m em b er s /r esear ch er s   s p ec ializin g   in   tech n o lo g y   ed u ca tio n ,   en g i n ee r in g   ed u c atio n ,   an d   AI   ed u ca ti o n ,   a n d   th r ee   in - s er v ice  tech n o lo g y   teac h er s .   T h r ev i ew  was d e s ig n ed   to   ass es s   th f ea s ib ilit y   an d   ap p r o p r iaten ess   o f   b o th   th k it a n d   th ac co m p a n y in g   in s tr u ctio n al  m ater ials   f o r   m id d le  s ch o o im p lem en tatio n .   Sp ec if ically ,   ex p er ts   p r o v id ed   s tr u ctu r ed   f ee d b ac k   o n   i )   cla s s r o o m   u s ab ilit y   ( e. g . ,   ass em b ly   d i f f icu lty ,   o p e r ab ilit y ,   a n d   m an a g ea b ilit y ) ;     ii )   o p er atio n al  s tab ilit y   an d   s af ety   ( e. g . ,   p o wer   s tab ilit y   an d   p o ten tial  r is k   p o in ts ) ;   a n d   iii )   i n s tr u ctio n al   s u itab ilit y   ( e. g . ,   alig n m e n with   lear n in g   o b jectiv es  an d   a g ap p r o p r iaten ess ) .   I n   a d d itio n ,   im p lem en tatio n   n o tes  f r o m   th p ilo less o n s   ( e. g . ,   s etu p   tim e,   co m m o n   o p e r atio n al  is s u es,  an d   s af ety - r elate d   o b s er v atio n s )   wer co llected   to   s u p p o r p r ac tice - o r ien ted   f ea s ib ilit y   ass ess m en t.  Ov er all,   th p a n el  j u d g ed   th k it  t o   b e   ap p r o p r iate  f o r   m i d d le  s ch o o l stu d en ts   an d   lik ely   to   s u p p o r en g ag in g   lear n in g   task s .   T h k it  co m p o n e n ts   an d   th co m p leted   p r o to t y p ar e   p r esen ted   in   Fig u r 2 .             Fig u r 2 .   C o m p o n en ts   an d   b u ild   q u ality   o f   th 2 - DOF  r o b o t - ar m   k it   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n J   E v al  &   R es E d u c     I SS N:   2252 - 8 8 2 2         Dev elo p in g   a   2 - DOF   r o b o tic  a r kit  fo r   emb o d ied   A I   le a r n in g   in   mid d le   s ch o o l     ( D a s o l Ki m )   3067   T h is   s tu d y   in ten tio n ally   a d o p ted   2 - DOF  r o b o tic  ar m   c o n f ig u r atio n   r at h er   th an   a   co n v en tio n al     3 - d eg r ee - of - f r ee d o m   ( 3 - DOF)   ed u ca tio n al  k it  to   m ax im iz class r o o m   u s ab ilit y   an d   o p er atio n al  s tab ilit y .   First,  r ed u cin g   th n u m b er   o f   jo in ts   an d   co m p o n en ts   im p r o v es  ea s o f   u s e:  s tu d en ts   with   lim ited   p r io r   ex p er ien ce   ca n   ass em b le  th m ec h an is m   m o r q u ick ly ,   an d   th co r r esp o n d in g   co n tr o lo g ic  b ec o m es  s im p ler   to   im p lem en a n d   d eb u g .   T h is   s im p lific atio n   s u p p o r ts   in s tr u ctio n al  g o als  b y   lo wer in g   in iti al  b ar r ier s   to   en tr y   an d   allo win g   lear n er s   to   f o cu s   o n   co r co n ce p ts   s u ch   as sen s in g d ec is io n ac t u atio n   an d   er r o r   d ia g n o s is .   Seco n d ,   t h k it  was  d esig n ed   to   o p e r ate  with   “USB   s in g le - ca b le”   s etu p ,   w h er e   o n e   USB   co n n ec tio n   to   th h o s co m p u t er   p r o v id es  b o th   co m m u n icati o n   an d   p o wer ,   elim in atin g   t h n ee d   f o r   s ep ar ate  ex ter n al  p o wer   s u p p ly .   T h is   d ec is io n   was  m o tiv ated   b y   ty p ical  s ch o o co n d itio n s   ( e. g . ,   o l d er   class r o o m   PC s   an d   lim ited   o u tlets ) ,   wh er e   s tab le  o p er atio n   is   m o r l ik ely   wh en   th e   en tire   s y s tem   r em ain s   with in   co n s er v ativ USB   p o wer   lim it s .   I n   g en e r al,   USB   2 . 0   p o r ts   p r o v id u p   to   a p p r o x im ately   5 0 0   m an d   USB   3 . 0   p o r ts   u p   to   a p p r o x im ately   9 0 0   m u n d e r   n o m in al  co n d itio n s th er ef o r e,   t h d esig n   g o al  was  to   co m p lete  all   o p er atio n s   with in   th lo wer   b o u n d   ( 5 0 0   m A)   to   r ed u ce   th r is k   o f   p o wer - r eset  ev en ts   an d   en s u r e   u n in ter r u p ted   p r ac tice.   T o   ju s tify   th is   co n s tr ain t,  th cu r r en t - co n s u m p tio n   c h ar a cter is tics   o f   SG9 0   s er v o   m o to r s   wer co n s id er ed   d u r i n g   b o th   m ec h a n ical  an d   in s tr u ctio n al   d esig n .   Un d er   ty p ical  m o tio n ,   an   SG9 0   s er v o   m a y   d r aw   r o u g h ly   1 0 0 3 0 0   m A;  h o wev er ,   cu r r en d r aw  in cr ea s es  wh en   th s er v o   m u s h o ld   lo a d   ( h o ld in g   cu r r en t)   o r   wh en   it  b ec o m es  m ec h an ically   co n s tr ain ed   ( s tall  co n d itio n ) ,   wh ich   ca n   r ea ch   ap p r o x im ately   6 0 0 8 0 0   m f o r   s in g le  s er v o p o ten tially   ex ce ed in g   th USB   2 . 0   th r esh o ld   b y   its elf .   B ec au s th g r ip p er   s er v o   is   p ar ticu lar ly   s u s ce p tib le  to   h ig h   lo ad   d u r in g   g r asp in g   a n d   h o ld in g ,   ac c u r ate  n eu tr al - p o s itio n   ca lib r atio n   an d   ca r ef u m ec h an ical  alig n m e n wer em p h asized ,   an d   lig h tweig h co m p lian o b ject  ( a   s p o n g b all)   was  s elec ted   as th p r im ar y   tar g et  t o   r ed u ce   s tall r is k   an d   p r e v en o v er lo ad .   T h ir d ,   ad d itio n al   s tr ateg ies  w er im p lem e n ted   to   en h an ce   s af ety   an d   r eliab ilit y   u n d e r   s t r ict  p o wer   co n s tr ain ts .   T h co n tr o r o u ti n was  s tr u ctu r ed   s o   t h at  s er v o s   d o   n o m o v s im u ltan e o u s ly in s tead ,   th ey   o p er ate  s eq u e n tially   to   d is tr ib u te  p ea k   c u r r en d em an d   o v er   tim e.   Alth o u g h   s o m co m b in ed   s tates  in ev itab ly   o cc u r   ( e. g . ,   o n e   s er v o   m o v es  wh ile  an o t h er   m ain tain s   h o ld i n g   to r q u e) ,   s eq u en tial   ac tu atio n   r ed u ce s   in s tan tan eo u s   cu r r en s p ik es.  At  th h ar d war lev el,   th u s e   o f   s p o n g b all  r ath e r   th an   r ig id   o b jects  f u r th er   m itig ates  s tall  cu r r en at   th g r ip p er .   Fin ally ,   c o m p o n en t   o p t im izatio n esp ec ially   s er v o   z er o in g   an d   lin k a g e - an g le  tu n in g was u s ed   to   m i n im ize  u n n ec ess ar y   m ec h a n ic al  r esis tan ce ,   th er eb y   im p r o v in g   b o th   s tab ilit y   an d   r ep ea tab ilit y   o f   class r o o m   o p e r atio n .     4 . 2 .     Dev el o pm ent   o f   ins t ruct io na l m a t er i a ls   I n s tr u c ti o n al  m a te r i als  w er d e v e lo p ed   t o   e n a b l s t u d e n ts   to   ca r r y   o u t   h a n d s - o n   a cti v ities   wit h   m i n im al   d i f f ic u lt y   an d   to   s u p p o r t   te ac h e r s   im p l em e n ta ti o n   f i d el it y .   T h e   m at er ials   in cl u d ed :   i )   a   c o m p o n e n t   ch ec k lis t ;   ii )   s t e p - by - s te p   g u i d an ce   f o r   b u il d i n g   a n   o p e n   p o r t f o li o   u s i n g   Go o g l Si tes ;   ii i )   r o b o t - ar m   ass e m b l y   in s t r u ct io n s ;   iv )   p r o ce d u r es f o r   c r ea ti n g   a n   AI   i m a g e - class i f i c ati o n   m o d e l u s i n g   E n tr y ,   i n cl u d i n g   e x am p l co d e   f o r   b as ic  p r ac tic e ;   v )   j o y s tic k - co n t r o l i n s t r u ct io n s   p r e p a r e d   f o r   t h co m p a r is o n   c o n d iti o n ;   a n d   vi )   te m p lat es a n d   g u i d a n c f o r   p r o d u ci n g   r e f l ec tio n   ar ti f ac ts .   T h es m ate r i als   we r d es ig n ed   n o o n l y   t o   a s s is s t u d e n ts   tas k   co m p letio n   b u t a ls o   to   r e d u ce   teac h er s   p r ep a r atio n   b u r d e n   a n d   im p r o v less o n   co n s is ten cy   ac r o s s   g r o u p s .   All  r eso u r ce s   an d   s tu d en p o r tf o lio s   wer s h ar ed   v ia  Pad let,   allo win g   teac h er s   to   q u ic k ly   ac ce s s   in s tr u ctio n al  m ater ials   an d   en ab lin g   team s   to   m o n ito r   p r o g r ess   ac r o s s   g r o u p s   d u r i n g   th e   u n it.  T h is   s h ar in g   s y s tem   also   s u p p o r ted   f o r m ativ m o n ito r in g   b y   m a k in g   s tu d e n ts   wo r k   p r o ce s s es  v is ib le  d u r i n g   im p lem en tatio n .   T h d e v elo p e d   m ater ials   ar s h o wn   in   Fig u r 3 .             Fig u r 3 .   Dev el o p ed   i n s tr u ctio n al  m ater ials     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 2 2   I n J   E v al  &   R es E d u c Vo l .   15 ,   No .   4 Au g u s t   20 26 :   3 0 6 0 - 3 0 7 4   3068   4 . 3 .     Ana ly s is   o f   educa t io na ef f ec t s   4 . 3 . 1 .   B a s eline  equiv a lence  b et wee n g ro up s   I n d ep e n d en t - s am p les  t - test s   o n   p r etest  s co r es  in d icate d   th at  th ex p e r im en tal  an d   co m p ar i s o n   g r o u p s   wer s tatis t ically   eq u iv alen at  b aselin o n   v alu o f   AI ,   e f f icac y   o f   AI ,   liter ac y   o f   AI ,   an d   th to tal  s co r e   ( v alu e t( 9 6 ) =. 1 7 6 ,   p =. 8 6 1 e f f icac y t( 9 6 ) =− 1 . 5 3 5 ,   p =. 1 2 8 liter ac y t( 9 6 ) =− . 7 5 2 ,   p = . 4 5 4 to tal t( 9 6 ) =− . 7 1 8 ,   p =. 4 7 4 ) .   C r o n b ac h s   alp h v a lu es  r an g ed   f r o m   . 8 5 8   to   . 9 5 9 ,   in d icatin g   h ig h   i n ter n al  co n s is ten cy   r eliab ilit y .   T h p r etest d escr ip tiv s tatis tics   b y   g r o u p   a r s u m m ar ized   in   T ab le  2 .       T ab le  2 .   B aselin eq u iv alen ce   b etwe en   g r o u p s   at  p r etest   Ty p e   G r o u p   t y p e   N   M e a n   SD   t ( d f )   p   C r o n b a c h s α   V a l u e   o f   A I   Ex p e r i m e n t   46   3 . 6 0   . 9 5 3   . 1 8 ( 9 6 )   . 8 6 1   . 8 5 8   C o m p a r i so n   52   3 . 5 8   . 5 6 5   Ef f i c a c y   o f   A I   Ex p e r i m e n t   46   3 . 4 4   1 . 0 8 7   - 1 . 5 4 ( 9 6 )   . 1 2 8   . 9 1 7   C o m p a r i so n   52   3 . 7 0   . 5 4 2   Li t e r a c y   o f   A I   Ex p e r i m e n t   46   3 . 6 1   1 . 1 0 7   - . 7 5 ( 9 6 )   . 4 5 4   . 9 3 8   C o m p a r i so n   52   3 . 7 4   0 . 5 1 4   To t a l   sc o r e   Ex p e r i m e n t   46   3 . 5 6   0 . 9 9 0   - . 7 2 ( 9 6 )   . 4 7 4   . 9 5 9   C o m p a r i so n   52   3 . 6 7   0 . 5 0 1       An   ANCOVA  was  co n d u c ted   f o r   ea c h   o u tco m e   to   co m p ar e   p o s ttes s co r es  b e twee n   th e   ex p er im en tal  ( E )   an d   co m p ar is o n   ( C )   g r o u p s ,   co n tr o lli n g   f o r   t h co r r esp o n d in g   p r etest  s co r es.  T h h o m o g en eity - of - r e g r ess io n - s lo p es  ass u m p tio n   was  s ati s f ie d   f o r   all  m o d els,  with   n o n - s ig n if ican Gr o u p   ×   Pre test   in ter ac tio n s .   Ho wev er ,   n o r m ality   an d   h o m o g en eity - of - v ar ia n ce   ch e ck s   in d icate d   s o m d e v iatio n s   f o r   s ev er al  p o s ttes v ar iab les,   lik e ly   d u e   to   ce ilin g   ef f ec ts .   Acc o r d in g l y ,   t h ANCOVA  r esu lts   wer in ter p r eted   to g eth er   with   r o b u s tn ess   ch ec k s   u s in g   h eter o s k ed asti city - r o b u s s tan d ar d   er r o r s ,   an d   th o v er all  p atter n   o f   s ig n if ican g r o u p   d if f er e n ce s   r em ain ed   u n c h an g e d .   As  s h o wn   in   T ab le  3 ,   s ig n if ican ad ju s ted   g r o u p   ef f ec ts   wer f o u n d   f o r   all  o u tc o m es,  f av o r in g   th ex p er im en tal  g r o u p .       T ab le  3 .   Po s ttes t g r o u p   co m p a r is o n s   ad ju s ted   f o r   p r etest ( A NC OVA)   Ty p e   F ( 1 , 9 5 )   p   ( H o l m)   p a r t i a l   η²   A d j   M   ( E x p ,   E)   A d j   M   ( C o mp ,   C )   Δ (C− E)   V a l u e   o f   A I   6 . 7 2 0   . 0 1 1   . 0 6 6   3 . 9 8 6   3 . 6 3 9   0 . 3 4 7   Ef f i c a c y   o f   A I   1 0 . 3 3 1   . 0 0 7   . 0 9 8   4 . 1 4 9   3 . 6 8 0   0 . 4 6 9   Li t e r a c y   o f   A I   1 0 . 3 9 3   . 0 0 7   . 0 9 9   4 . 1 8 5   3 . 7 1 5   0 . 4 7 0   To t a l   S c o r e   1 0 . 2 8 3   . 0 0 7   . 0 9 8   4 . 1 0 3   3 . 6 8 4   0 . 4 1 9       4 . 3 . 2 .   P re po s t   cha ng es in t he  ex perim ent a l g r o up   Fo llo win g   p ar ticip atio n   in   th e   2 - DOF  r o b o t - ar m b ased   AI - in teg r ated   u n it,  th ex p er im e n tal  g r o u p   s h o wed   s tatis tically   s ig n if ican im p r o v em en ts   ac r o s s   AI - r el ated   p er ce p tio n s   an d   c o m p ete n cies.  Valu o f   AI   in cr ea s ed   f r o m   p r etest  ( M = 3 . 6 0 ,   SD = . 9 5 3 )   to   p o s ttes ( M = 3 . 9 9 ,   SD = . 8 4 2 ) ,   ( p = . 0 1 3 ) .   E f f ic ac y   o f   AI   in cr ea s ed   f r o m   M = 3 . 4 4   ( SD = 1 . 0 8 7 )   to   M = 4 . 0 9   ( SD = . 9 7 8 ) ,   ( p <. 0 0 1 ) .   L iter ac y   o f   AI   i n cr ea s ed   f r o m   M = 3 . 6 1   ( SD = 1 . 1 0 7 )   to   M = 4 . 1 6   ( SD = . 9 8 1 ) ,   ( p = . 0 0 2 ) .   T h e   to tal  s co r e   i n cr ea s ed   f r o m   M = 3 . 5 6   ( SD = . 9 9 0 )   t o   M = 4 . 0 8   ( SD = . 8 7 2 ) ,   ( p <. 0 0 1 ) .   T h ese  r esu lts   s u g g e s th at  th i n ter v en tio n   was  a s s o ciate d   with   m ea n in g f u l   g ai n s   in   s tu d e n ts   AI - r elate d   p er ce p tio n s   an d   AI   liter ac y   o u tco m es.  T h m ag n itu d o f   with in - g r o u p   ch an g in   th ex p er im en tal   g r o u p   was  s m all - to - m o d er ate   f o r   v al u o f   AI   ( d z = 0 . 3 8 )   an d   m o d er ate   f o r   e f f icac y   o f   AI   ( d z = 0 . 6 0 ) ,   AI   liter ac y   ( d z = 0 . 4 8 ) ,   an d   to tal   s co r ( d z = 0 . 5 2 ) .   Deta iled   p r e p o s r esu lts   f o r   th e x p er im en tal  g r o u p   ar p r o v id e d   in   T a b le  4 .       T ab le  4 .   Pre p o s t c h an g es in   t h ex p er im e n tal  g r o u p   Ty p e   t e st   N   M e a n   SD   t ( d f )   p   C o h e n d z   V a l u e   o f   A I   Pre - t e st   46   3 . 6 0   . 9 5 3   - 2 . 5 9 ( 4 5 )   . 0 1 3   . 3 8   P o st - t e st   46   3 . 9 9   . 8 4 2   Ef f i c a c y   o f   A I   Pre - t e st   46   3 . 4 4   1 . 0 8 7   - 4 . 0 7 ( 4 5 )   < . 0 0 1   . 6 0   P o st - t e st   46   4 . 0 9   . 9 7 8   Li t e r a c y   o f   A I   Pre - t e st   46   3 . 6 1   1 . 1 0 7   - 3 . 2 3 ( 4 5 )   . 0 0 2   . 4 8   P o st - t e st   46   4 . 1 6   . 9 8 1   To t a l   sc o r e   Pre - t e st   46   3 . 5 6   . 9 9 0   - 3 . 5 6 ( 4 5 )   < . 0 0 1   . 5 2   P o st - t e st   46   4 . 0 8   . 8 7 2     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n J   E v al  &   R es E d u c     I SS N:   2252 - 8 8 2 2         Dev elo p in g   a   2 - DOF   r o b o tic  a r kit  fo r   emb o d ied   A I   le a r n in g   in   mid d le   s ch o o l     ( D a s o l Ki m )   3069   4 . 3 . 3 .   P re po s t   cha ng es in t he  co m pa riso n g ro up   I n   co n tr ast,  th co m p a r is o n   g r o u p   d id   n o ex h i b it  s tatis tica lly   s ig n if ican ch an g es  o n   an y   o u tco m e   m ea s u r e.   Valu o f   AI   in cr ea s ed   s lig h tly   f r o m   p r etest  ( M = 3 . 5 8 ,   SD = . 5 6 5 )   to   p o s ttes ( M = 3 . 6 3 ,   SD = . 5 6 8 ) ,   b u t   th ch an g was  n o s ig n if ican t   ( p = . 5 1 0 ) .   E f f icac y   o f   AI   s h o wed   s m all,   n o n - s ig n i f ican c h an g f r o m   M = 3 . 7 0   ( SD = . 5 4 2 )   to   M = 3 . 7 3   ( SD = . 5 7 1 ) ,   ( p = . 7 3 4 ) .   L iter ac y   o f   AI   r em ain ed   s tab le  ( M = 3 . 7 4   at  b o th   p r etest  an d   p o s ttes t;  p = . 9 9 4 ) .   T h to tal   s co r e   also   s h o wed   n o   s ig n if ican t   im p r o v em en t,   ch a n g in g   f r o m   M = 3 . 6 7   ( SD = . 5 0 1 )   to   M = 3 . 7 0   ( SD = . 5 2 2 ) ,   ( p = . 6 6 0 ) .   I n   co n tr ast,  th co r r esp o n d in g   with in - g r o u p   ef f ec s izes  in   th co m p ar is o n   g r o u p   wer n e g lig ib le ,   r a n g in g   f r o m   d z = . 0 0   to   0 . 0 9 .   T h c o m p ar is o n - g r o u p   r esu lts   ar p r e s en ted   in   T ab le  5 .       T ab le  5 .   Pre p o s t c h an g es in   t h co m p a r is o n   g r o u p   Ty p e   t e st   N   M e a n   SD   t ( d f )   p   C o h e n d z   V a l u e   o f   A I   Pre - t e st   52   3 . 5 8   . 5 6 5   - . 6 6 ( 5 1 )   . 5 1 0   . 0 9   P o st - t e st   52   3 . 6 3   . 5 6 8   Ef f i c a c y   o f   A I   Pre - t e st   52   3 . 7 0   . 5 4 2   - . 3 4 ( 5 1 )   . 7 3 4   . 0 5   P o st - t e st   52   3 . 7 3   . 5 7 1   Li t e r a c y   o f   A I   Pre - t e st   52   3 . 7 4   . 5 1 4   - . 0 1 ( 5 1 )   . 9 9 4   . 0 0   P o st - t e st   52   3 . 7 4   . 5 2 8   To t a l   S c o r e   Pre - t e st   52   3 . 6 7   . 5 0 1   - . 4 4 ( 5 1 )   . 6 6 0   . 0 6   P o st - t e st   52   3 . 7 0   . 5 2 2       4 . 3 . 4 .   Q ua lita t iv a na ly s is   o f   re f lect io n r epo rt s   T o   co m p lem e n th q u an titativ f in d in g s ,   r ef lectio n   r ep o r ts   f r o m   s tu d e n ts   in   th ex p e r im e n tal  g r o u p   wer an aly ze d   q u alitativ ely .   A s   s h o wn   in   T ab le   6 ,   th a n aly s is   o f   2 2 6   m ea n in g   u n its   y ield e d   f o u r   o v er ar ch in g   th em es:  i )   p er ce iv ed   a p p licab ilit y ;   ii )   ex p ec ted   b en e f its ;   iii )   co n ce r n s   an d   r is k s ;   an d   iv )   r u les  f o r   s af an d   r esp o n s ib le  u s e.   T h ese  th em es  p r o v i d in s ig h t   in to   h o w   s tu d en ts   in ter p r eted   t h e d u ca tio n al  an d   s o cial   m ea n in g   o f   AI   wh e n   m o d el  o u tp u ts   wer co n n ec te d   to   p h y s ical  r o b o tic  s y s tem .         T ab le  6 .   T h em es a n d   s u b th em es id en tifie d   f r o m   s tu d en ts   r e f lectio n   r ep o r ts   ( n =2 2 6   m ea n in g   u n its )   H i g h e r - o r d e r   c a t e g o r y   S u b t h e me   ( F r e q u e n c y )   R e p r e se n t a t i v e   s t a t e m e n t   ( E x c e r p t / e x a mp l e )   P e r c e i v e d   a p p l i c a b i l i t y   C l a s si f i c a t i o n   o r g a n i z i n g   ( 1 6 )   S e p a r a t i n g   a n d   i n s p e c t i n g   d e f e c t i v e   p r o d u c t s …,   S o r t i n g   b a l l o t   p a p e r s…   R e c y c l i n g   &   e n v i r o n me n t   ( 5 )   R e p l a c i n g   w a st e   s o r t i n g   w i t h   a   r o b o t   a r m…”   A u t o ma t i o n   i n   man u f a c t u r i n g / l o g i s t i c s / ser v i c e s   ( 6 )   A u t o m a t i c a l l y   s o r t i n g   p a r t a n d   s u p p l y i n g   t h e t o   a n   a ssem b l y   l i n e .   H a z a r d o u s/ e x t r e m e     e n v i r o n m e n t s ( 5 )   S o r t i n g   r a d i o a c t i v e   ma t e r i a l s / d a n g e r o u s   w a s t e   e v e n   i n   sp a c e   o r   o n   c l i f f s.   H e a l t h c a r e   c a r e g i v i n g   ( 4 )   I t   c o u l d   b e   u s e d   a s   a   p r e c i se   s u r g i c a l   t o o l .   Ex p e c t e d   b e n e f i t s   Q u a l i t y   o f   l i f e   c o n v e n i e n c e   ( 1 2 )   Li k e   a   p e r s o n a l   a ss i st a n t   a   m o r e   c o mf o r t a b l e   l i f e .   R i s k   r e d u c t i o n   & s a f e t y   ( 9 )   S u p p o r t i n g   p e o p l e   w o r k i n g   i n   h a r sh   e n v i r o n m e n t s.   Ef f i c i e n c y   p r o d u c t i v i t y   ( 5 )   D o i n g   r e p e t i t i v e   t a sk s   q u i c k l y …  c o n t i n u o u o p e r a t i o n   i p o ssi b l e .   C o s t   &   l a b o r   r e d u c t i o n   ( 4 )   R e d u c i n g   l a b o r   c o st s …  h e l p i n g   t o   l o w e r   p r i c e s .   C o n c e r n s / r i s k s   Jo b   d i s p l a c e m e n t   ( 6 )   Jo b s m a y   b e   t h r e a t e n e d …  s o c i a l   p r o b l e ms c o u l d   o c c u r .   M i s u se   ( w e a p o n i z a t i o n / su r v e i l l a n c e )   ( 6 )   M i su s e d   b y   c r i m i n a l   g r o u p s… ,   C o n c e r n a b o u t   u n a u t h o r i z e d   su r v e i l l a n c e .   M a l f u n c t i o n   h a r m   ( 3 )   I f   i t   ma l f u n c t i o n s,  p r o d u c t i o n   l i n e s c o u l d   st o p …  c a u si n g   e c o n o mi c   l o ss e s.   C o s t   &   ma i n t e n a n c e   b u r d e n   ( 3 )   I n st a l l a t i o n   a n d   ma i n t e n a n c e   c o s t s…   d i f f i c u l t   t o   u se   w i d e l y .   P e r f o r ma n c e   l i mi t a t i o n s (1 )   H a r d   t o   d i s t i n g u i sh   d e t a i l e d   ma t e r i a l s i n   r e c y c l i n g   ( P P ,   P S ) .   S a f e t y   r u l e s   Emerg e n c y   st o p   o p e r a t i o n     c o n t r o l   ( 1 3 )   Est a b l i s h   a n   e m e r g e n c y - s t o p   s y st e m …,   N o   ma n u a l   i n t e r v e n t i o n   d u r i n g   o p e r a t i o n .   I n sp e c t i o n   & m a i n t e n a n c e   ( 9 )   R e g u l a r   i n s p e c t i o n s a n d   r e p a i r s…  p r e v e n t i n g   e l e c t r i c a l   a c c i d e n t s.   S a f e t y   z o n e s   & res t r i c t e d   a c c e ss ( 7 )   S e t   safe t y   f e n c e s / se n s o r   b o u n d a r i e s …  r e st r i c t   a c c e ss.”   P o l i c y / t r a i n i n g / c e r t i f i c a t i o n   ( 6 )   O n l y   q u a l i f i e d   u s e r s…  n a t i o n a l - l e v e l   i n sp e c t i o n / a u t h o r i z a t i o n .   S e c u r i t y   &   d a t a   ma n a g e me n t   ( 7 )   P r e v e n t   v i r u ses …,   U p d a t e   t r a i n i n g   d a t a .       First,  u n d er   p e r ce iv ed   a p p lica b ilit y ,   s tu d en ts   m o s f r eq u en t ly   d escr ib ed   th e   r o b o ar m   in   ter m s   o f   class if icatio n ,   s o r tin g ,   an d   o r g an izin g   f u n ctio n s .   T h ey   ex t en d ed   th ese  f u n ctio n s   to   v ar iety   o f   r ea l - wo r ld   co n tex ts ,   in clu d i n g   r ec y clin g ,   f ac to r y   in s p ec tio n ,   lo g is tics ,   r estau r an wo r k ,   h az ar d o u s   en v ir o n m en ts ,   an d   h ea lth ca r e.   T h e   m o s f r e q u en t   s u b th em was  class if icatio n   an d   o r g an izin g   ( n = 1 6 ) ,   f o llo we d   b y   a u to m atio n   in   m an u f ac tu r in g /lo g is tics /s er v ices ( n =6 ) ,   r ec y clin g   an d   e n v ir o n m en t ( n = 5 ) ,   h az a r d o u s   o r   ex t r em en v ir o n m en ts   ( n =5 ) ,   a n d   h ea lth ca r an d   ca r eg iv in g   ( n =4 ) .   T h ese  r esp o n s es  s u g g est  th at  s tu d en ts   wer ab le  to   tr an s f er   th e   r o b o t a r m s   co r l o g ic  to   b r o a d er   ap p licatio n   d o m ai n s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.