Roboten økte elevenes lærelyst og hjalp dem til å prestere bedre
Da sosialroboten Pepper fikk prøve seg som undervisningsassistent, viste den at den kan være enda bedre enn en menneskelig lærer til å motivere elever.
Sosiale roboter kan i noen sammenhenger fungere enda bedre enn en menneskelig lærer til å motivere elever. I et nytt pilotforsøk ved NTNU viste roboten Pepper at den kan motivere personer mens de jobber, og inspirere dem til ekstra innsats mens de prøvde å løse en vanskelig oppgave. Forskerne mener dette bekrefter at sosiale roboter også kan brukes til å engasjere personer i ulike aldre til å delta i trening eller spill - noe som igjen kan bidra til å holde hjernen aktiv og frisk. Pepper er en humanoid robot, laget for å samhandle med mennesker. Den har mange bevegelige ledd og er full av sensorer som gjør at den oppfatter omgivelsene og for eksempel kan samspille med elever i et klasserom. Forskningen ved NTNU skjer i regi av Laboratorium for læringsteknologi i Gjøvik, som undersøker mulighetene avansert hjelpeteknologi kan gi innen utdanning og helse. Kortversjonen:
Den har en vennlig stemme og er like høy som en 6-7 åring. Den beveger seg smidig, kroppen og hodet er fulle av sensorer som mikrofoner og kameraer. Pepper er etter hvert blitt en kjendis innen forskning på humanoide roboter.
Nå spiller han hovedrollen i et nytt pilotforsøk, som viser at slike som ham fint kan avlaste lærere i skolen. De kan motivere elever mens de jobber, og inspirere dem til ekstra innsats mens de strever med en vanskelig oppgave.
Studien fra forsøket viser at i noen tilfeller kan maskinen til og med fungere som en enda bedre motivator enn en lærer av kjøtt og blod.
Inspirator og følgesvenn
Professor Deepti Mishra, NTNU.
– Sosiale roboter kan også brukes som en motivator i andre sammenhenger. Vi ser for eksempel at de kan engasjere mennesker i ulike aldre til fysiske og mentale øvelser. Ved å gjøre ting på en morsom og underholdende måte, kan roboten aktivere andre til å følge med eller delta. Den kan spille spill og vekke spillelyst hos andre, noe som igjen kan bidra til å holde hjernen aktiv og frisk, sier professor Deepti Mishra.
Hun står bak studien sammen med førsteamanuensis Akshara Pande. Begge er forskere ved NTNUs Laboratorium for læringsteknologi i Gjøvik.
Målet er å se hvilke muligheter som åpner seg når avansert hjelpeteknologi tas i bruk innen utdanning og helse. Pilotforsøket med Pepper ble gjort ved NTNU, mens dataene ble analysert av kolleger ved Banaras Hindu-universitetet i India.
Hjelp til fysisk og mental trening
I klasserommet kan det oppstå utfordringer som elever behøver hjelp til å håndtere. Det kan handle om prestasjoner, selvregulering, vanskelige følelser, motivasjon, og andre ting.
– Når det skjer, kan være vanskelig å finne en støttende følgesvenn til rett tid, som kan hjelpe til med å løse utfordringene. I denne sammenhengen kan det være nyttig å utforske bruken av sosiale roboter som Pepper, forklarer forskerne.
Les mer: Kan roboten Pepper være en god lekekamerat?
Pepper er like høy som en 6-7 åring, og lagd for å samhandle med mennesker. Her finner menneske og maskin hverandre under et arrangement ved NTNU i Ålesund. Foto: Sissel Basso.
Laget for å samhandle med folk
Pepper ble utviklet av SoftBank Robotic i Paris i 2014. Roboten er laget som en personlig assistent som skal samhandle med mennesker. Den har 3 hjul som gjør bevegelsene jevne, og med 17 ledd i kroppen virker den både elegant og livlig.
Sensorene hjelper den til å oppfatte omgivelsene, slik at den for eksempel kan samspille med elever i et klasserom, slik NTNU-forskerne nå har testet.
Sporet øyebevegelser
I alt 15 personer i alderen 16 til 40 år deltok i pilotforsøket. Oppgaven var å finne ulike objekter i en serie bilder, der hvert bilde ble vist i 10 sekunder. Det kunne være en kurv i bildet av en skog, en blå bil eller et flagg med en bestemt farge i andre bilder.
Deltakerne brukte spesialbriller med øyesporingsteknologi som «ser» når øynene stopper opp for å fokusere, beveger seg eller blinker. Teknologien kan også måle størrelsen på, og reaksjoner i, pupillene.
I alt 15 personer i alderen 16 til 40 år deltok i pilotstudien. Oppgaven var å finne ulike objekter i en serie bilder. Deltakerne brukte spesialbriller med øyesporingsteknologi og sosialroboten Pepper var med og ga dem tilbakemeldinger. Foto: Bhanu Shrestha
Alle disse grunnsignalene danner en datastrøm som kan si noe om ubevisst atferd, som å ta beslutninger, kognitivkognitive funksjoner viser til ulike ferdigheter som har å gjøre med oppfatning av omgivelsene, hukommelse, forståelse, beslutningstagning, problemløsning, læring og kommunikasjon belastning, tretthet, oppmerksomhet, hukommelse og andre ting. Og: Signalene kan si noe om deltakeren reagerer ulikt avhengig av om tilbakemeldingen kommer fra maskinen eller et menneske.
Hjelpsom følgesvenn i ryggen
Mens deltakerne lette etter kurver, flagg eller blå biler, fikk de hele tiden tilbakemeldinger fra Pepper eller fra en menneskelig assistent. For å finne ut hvor effektive de to avsenderne var til å motivere, måtte forskerne undersøke flere ting:
Hva betyr det hvem som gir tilbakemeldingen? Hva betyr det om tilbakemeldingen er negativ, nøytral eller positiv? Betyr det noe hvilken rekkefølge responsen kommer i? Og hvordan påvirker alt dette oppmerksomhet og prestasjoner?
Sosialroboten Pepper kan oppfatte omgivelsene sine gjennom ulike sensorer som mikrofoner og kameraer. Disse sensorene gjør det mulig å hjelpe mennesker. De fem funksjonene som er dekket i denne studien er: Kartlegging og navigering, tale, hørsel, objektgjenkjenning og ansiktsgjenkjenning.
Roboten øker prestasjonene
Førsteamanuensis Akshara Pande, NTNU. Foto: NTNU.
– Resultatene tyder på at respons fra sosiale roboter har større innvirkning på visuell oppmerksomhet, enn respons fra mennesker. Dette åpner for at de kan brukes i miljøer der det er behov for å inspirere enkeltpersoner til å arbeide mer effektivt, sier førsteamanuensis Akshara Pande.
Studien antyder også at deltakerne i snitt presterte noe høyere når tilbakemeldingene kom fra roboten. Dette gjaldt imidlertid ikke når negative kommentarer ble gitt til slutt. Dermed tyder mye på at rekkefølgen på tilbakemeldingene også betyr noe.
Les mer: Hvordan skaper vi en god skole?
Overrasket over funn
– Vi hadde forventet større innvirkning fra menneskelig tilbakemelding, fordi enkeltpersoner har en tendens til å stole mer på mennesker enn på maskiner, medgir Deepti Mishra.
– Dere har vist at konstant motivasjon fra en følgesvenn viktig for læring, engasjement og prestasjoner. Kan vi bli for avhengige av teknologi for å prestere?
– Ja, det er en mulig ulempe ved å bli for avhengig av teknologi for å prestere. Dette kan ligne situasjoner der elever forventer at lærere eller assistenter «holder dem i hånden». Vi ønsker jo at studentene våre skal være selvmotiverte, selvstendige lærende, og i stand til å styre sin egen læringsprosess.
De erstatter ikke mennesker. De er verktøy som kan brukes i visse sammenhenger til bestemte oppgaver. Alt må overvåkes og evalueres av mennesker
Kan avlaste – i noen situasjoner
Studien «Do Social Robots Motivate Students Like Humans?» antyder at deltakerne noen ganger kan være mer komfortable med å få tilbakemeldinger og dele informasjon med en robot enn med et menneske. Forskerne ser at sosialrobotene kan avlaste lærere. De kan særlig egne seg i én-til-én-læringssituasjoner og i personlig tilpasset opplæring, ifølge Akshara Pande.
– Men de erstatter ikke mennesker. De er verktøy som kan brukes i visse sammenhenger til bestemte oppgaver. Alt må overvåkes og evalueres av mennesker, understreker Deepti Mishra.
Menneskelig etikk og dømmekraft
Sosiale roboter er et fremvoksende felt, og det forskes mye på pålitelighet og ansvarlighet i atferden til disse verktøyene. Deepti Mishra, som også er kåret til en av Norges 50 ledende tech-kvinner, viser til prinsippet «Human-in-the-Loop». Det er en tilnærming der mennesker skal være involvert i trening, utvikling, vurderinger, bruk og beslutninger rundt kunstig intelligente systemer.
Læringslaboratoriet NTNU i Gjøvik- viktige mål:
- Smidig samarbeid mellom mennesker og hjelpeteknologi som sosiale roboter og bærbare enheter i skole- og helsesektoren
- Bruke kunstig intelligens for å gjøre samspillet menneske-robot mer tilgjengelig, engasjerende og tilpasset den enkelte bruker
- Ta i bruk KI og hjelpeteknologi, særlig sosiale roboter, i skole- og helsesektoren på en måte som skaper gode og engasjerende opplevelser
- Utvikle ny teknologi som åpner for økt deltakelse og engasjement i ulike sammenhenger
Må undersøke nærmere
– Menneskelig etikk og dømmekraft må til for å ivareta sikkerheten til brukerne og nøyaktigheten til systemene, understreker hun.
Pilotprosjektet har få deltakere. Forskerne ved NTNUs Læringslaboratorium i Gjøvik ser på den som en prototype for fremtidige, større studier, med flere deltakere og større variasjon blant dem som er med. De anbefaler at det gjøres en longitudinell studieLongitudinell metode, også kalt langsgående metode, en tilnærming i forskningen hvor man følger et individ eller en gruppe av individer over en lengre periode, ofte over flere år. Kilde: SNL der deltakerne kan følges over lengre tid.
Referanse: Akshara Pande, Bethany Gosala, Manjari Gupta, Deepti Mishra: «Do Social Robots Motivate Students Like Humans?» Konferansebidrag, International Conference on Social Robotics
