Robotteknologi og fysisk AI

Robot hjælper børn med læringssvigt med at holde fokus

mm
Føj Unite.AI til dine foretrukne kilder på Google

Et hold ingeniør-forskere fra University of Waterloo har succesfuldt udviklet og brugt en robot til at hjælpe børn med læringssvigt med at holde fokus på deres arbejde.

Dette var en del af en større undersøgelse, der også fandt, at både børnene og deres instruktører satte pris på de positive bidrag, som roboten havde i klassen.

Forskningspapiret med titlen “User Evaluation of Social Robots as a Tool in One-to-one Instructional Settings for Students with Learning Disabilities” blev præsenteret på den Internationale Konference om Social Robotics i Firenze, Italien.

Roboters potentiale i offentlig uddannelsessystem

Dr. Kerstin Dautenhahn er professor i elektro- og computeringeniørvidenskab.

“Der er definitivt et stort potentiale for at bruge robotter i offentlig uddannelsessystem,” sagde Dautenhahn. “Samlet set tyder resultaterne på, at robotten har en positiv effekt på eleverne.”

Dautenhahn har dedikeret flere år til at forskne i robotter i sammenhæng med handicap og stræber efter at inkorporere principperne om lighed, inklusion og diversitet i sine forskningsprojekter.

Individualiseret lære-støtte, såsom en-til-en-instruktion og brug af smartphones og tabletter, kan være til fordel for elever med læringssvigt.

For nylig har undervisere været i gang med at udforske brugen af sociale robotter til at hjælpe eleverne med deres læring, primært med fokus på børn med autisme. Desværre er der ikke blevet lagt nok opmærksomhed på brugen af sociale robotter til elever med læringssvigt.

Udførelse af eksperimenter med QT Humanoid Robot

I samarbejde med to andre Waterloo-ingeniør-forskere og tre eksperter fra Learning Disabilities Society i Vancouver, satte Dautenhahn sig for at løse dette problem. De udførte en række eksperimenter med en lille humanoid robot kaldet QT.

Som Canada 150 Research Chair i Intelligent Robotics mener Dautenhahn, at QT’s hoved- og håndbevægelser, tale og ansigtsudtryk gør den særligt velegnet til brug med børn med læringssvigt.

Bygning på tidligere succesfuld forskning, delte holdet 16 elever med læringssvigt i to grupper. Den første gruppe modtog en-til-en-instruktion, mens den anden gruppe modtog en-til-en-instruktion og interagerede med QT-robotten. Instruktøren styrede robotten via tablet, og den udførte derefter uafhængigt forskellige aktiviteter med sin tale og gestus.

Under sessionerne opretholdt instruktøren kontrollen, og robotten overtog periodisk, efter instruktørens anvisning, for at lede eleven. Robotten startede sessionen, satte mål og gav selvregulerende strategier efter behov. Hvis læreprocessen blev afbrudt, implementerede robotten strategier såsom spil, gåder, vittigheder, åndedrætsøvelser og fysisk aktivitet for at dirigere eleven tilbage til opgaven.

Ifølge Dautenhahn var elever, der arbejdede med robotten, generelt mere engagerede i deres opgaver og kunne fuldføre deres opgaver i en højere rate sammenlignet med elever, der ikke blev hjulpet af en robot.

Alex McFarland er en AI-journalist og forfatter, der udforsker de seneste udviklinger inden for kunstig intelligens. Han har samarbejdet med talrige AI-startups og publikationer verden over.