本文介绍了一种名为“ Hand of Hands”的新颖协作教育游戏的设计，实施和评估，涉及我们设计的儿童和定制的社交机器人（\ Emph {hakshe}）。通过这个游戏平台，我们旨在向儿童讲授适当的手卫生实践，并探索在这种环境中亲社会机器人与儿童之间发生的互动程度。我们将游戏化与计算机作为社会演员（CASA）范式融合在一起，以将机器人作为社会演员或游戏中的其他玩家建模。该游戏是使用Godot的2D引擎和Alice 3开发的。在这项研究中，32名参与者通过视频电视节目平台\ Emph {Zoom}在线玩游戏。为了理解亲社会机器人对儿童互动的影响，我们将研究分为两个条件：裸露和没有裸露。对儿童互动的标题和视频分析的详细分析表明，我们的平台帮助孩子学习了良好的手工卫生实践。我们还发现，尽管学习本身并没有受到机器人的亲社会性影响，但使用亲社会机器人会创造出令人愉悦的互动和更大的社交互动。
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假新闻是制作作为真实的信息，有意欺骗读者。最近，依靠社交媒体的人民币为新闻消费的人数显着增加。由于这种快速增加，错误信息的不利影响会影响更广泛的受众。由于人们对这种欺骗性的假新闻的脆弱性增加，在早期阶段检测错误信息的可靠技术是必要的。因此，作者提出了一种基于图形的基于图形的框架社会图，其具有多头关注和发布者信息和新闻统计网络（SOMPS-Net），包括两个组件 - 社交交互图（SIG）和发布者和新闻统计信息（PNS）。假设模型在HealthStory DataSet上进行了实验，并在包括癌症，阿尔茨海默，妇产科和营养等各种医疗主题上推广。 Somps-Net明显优于其他基于现实的图表的模型，在HealthStory上实验17.1％。此外，早期检测的实验表明，Somps-Net预测的假新闻文章在其广播仅需8小时内为79％确定。因此，这项工作的贡献奠定了在早期阶段捕获多种医疗主题的假健康新闻的基础。
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