Robotique et IA physique

Le robot aide les enfants ayant des troubles d’apprentissage à rester concentrés

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Une équipe de chercheurs en ingénierie de l’Université de Waterloo a développé et utilisé avec succès un robot pour aider les enfants ayant des troubles d’apprentissage à rester concentrés sur leur travail.

Ceci faisait partie d’une étude plus large qui a également constaté que les enfants et leurs instructeurs appréciaient les contributions positives que le robot apportait en classe.

Le document de recherche intitulé « Évaluation de l’utilisateur des robots sociaux en tant qu’outil dans les cadres d’enseignement individuel pour les étudiants ayant des troubles d’apprentissage » a été présenté à la Conférence internationale sur la robotique sociale à Florence, en Italie.

Potential des robots dans le système d’éducation publique

Le Dr Kerstin Dautenhahn est professeur d’ingénierie électrique et informatique.

« Il y a définitivement un grand potentiel pour utiliser les robots dans le système d’éducation publique », a déclaré Dautenhahn. « Dans l’ensemble, les résultats impliquent que le robot a un effet positif sur les étudiants. »

Dautenhahn a consacré plusieurs années à la recherche sur la robotique dans le contexte du handicap et s’efforce d’intégrer les principes d’équité, d’inclusion et de diversité dans ses projets de recherche.

Un soutien d’apprentissage individualisé, tel que des instructions en un-à-un et l’utilisation de smartphones et de tablettes, peut s’avérer avantageux pour les étudiants ayant des troubles d’apprentissage.

Récemment, les éducateurs ont exploré l’utilisation de robots sociaux pour aider les étudiants dans leur apprentissage, en se concentrant principalement sur les enfants atteints du trouble du spectre de l’autisme. Malheureusement, peu d’attention a été portée à l’utilisation de robots socialement assistés pour les étudiants ayant des troubles d’apprentissage.

Réalisation d’expériences avec le robot humanoïde QT

En collaboration avec deux autres chercheurs en ingénierie de Waterloo et trois experts de la Société des troubles d’apprentissage de Vancouver, Dautenhahn a entrepris de combler cette lacune. Ils ont mené une série d’expériences utilisant un petit robot humanoïde appelé QT.

En tant que titulaire de la Chaire de recherche Canada 150 en robotique intelligente, Dautenhahn croit que les gestes de la tête et de la main de QT, son discours et ses expressions faciales le rendent particulièrement bien adapté pour être utilisé avec les enfants ayant des troubles d’apprentissage.

En élargissant les recherches antérieures réussies, l’équipe a divisé 16 étudiants ayant des troubles d’apprentissage en deux groupes. Le premier groupe a reçu des instructions en un-à-un, tandis que le deuxième groupe a reçu des instructions en un-à-un et a interagi avec le robot QT. L’instructeur contrôlait le robot via une tablette, et celui-ci exécutait ensuite diverses activités en utilisant son discours et ses gestes.

Pendant les séances, l’instructeur maintenait le contrôle, le robot prenant le relais périodiquement, sur instruction de l’instructeur, pour diriger l’étudiant. Le robot initiait la séance, fixait des objectifs et fournissait des stratégies d’auto-régulation au besoin. Si le processus d’apprentissage était interrompu, le robot mettait en œuvre des stratégies telles que des jeux, des énigmes, des blagues, des exercices de respiration et des mouvements physiques pour rediriger l’étudiant vers la tâche.

Selon Dautenhahn, les étudiants qui ont travaillé avec le robot étaient généralement plus engagés dans leurs tâches et pouvaient les accomplir à un taux plus élevé par rapport aux étudiants qui n’avaient pas été aidés par un robot.

Alex McFarland est un journaliste et écrivain en intelligence artificielle qui explore les derniers développements en intelligence artificielle. Il a collaboré avec de nombreuses startups et publications en intelligence artificielle dans le monde entier.