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Los investigadores desarrollan al nuevo profesor particular del robot para los estudiantes

Los padres quieren el mejor para la educación de sus niños y se quejan a menudo por tallas grandes de la clase y la falta de atención individual.

Goren Gordon, investigador de la inteligencia artificial de la universidad de Tel Aviv que ejecuta el laboratorio de la curiosidad allí, es no diferente.

Él y su esposa pasan tanta hora como él puede con sus niños, pero todavía hay las épocas en que sus cabritos son solos o no supervisados. En esas horas, quisieran que sus niños tuvieran un compañero a aprender y juego con, Gordon dice.

Ése es el caso, incluso si ese compañero es un robot.

Trabajando en el grupo personal de los robots en el MIT, llevado por Cynthia Breazeal, Gordon era parte de las personas que desarrollaron un robot social assistive llamado Tega que se diseña para servir como principiante unívoco del par hacia adentro o fuera de la sala de clase.

Los robots social assistive para la educación no son nuevos, pero qué hace Tega único es el hecho de que puede interpretar la reacción emocional del estudiante que está trabajando con y, sobre la base de esas señales de entrada, crea una estrategia de motivación personalizada.

Probando el montaje en una sala de clase preescolar, los investigadores mostraron que el sistema puede aprender y perfeccionarse en respuesta a las características únicas de los estudiantes que trabajó con. Demostró ser más efectivo en la actitud positiva de los estudiantes cada vez mayores hacia el robot y la actividad que una ayudante no personalizada del robot.

Las personas denunciaron sus resultados en la trigésima asociación para el adelanto de la conferencia de la inteligencia artificial (AAAI) en Phoenix, Arizona, en febrero.

Tega es el más último de una línea de los robots Smartphone-basados, social assistive desarrollados en MIT Media Lab. El trabajo es soportado por un de cinco años, las expediciones $10 millones en la recompensa que calcula del National Science Foundation (NSF), que soportan largo plazo, investigación multi-institucional en áreas con el potencial para el impacto disruptivo.

El piloto de la sala de clase

Los investigadores pilotaron el sistema con 38 estudiantes envejecidos tres a cinco en una escuela del Boston-área el año pasado. Cada estudiante trabajó individualmente con Tega por 15 minutos por la sesión a lo largo de ocho semanas.

Un robot sarroso, brillantemente coloreado, Tega fue desarrollado específicamente para habilitar acciones recíprocas a largo plazo con los niños. Utiliza un dispositivo androide para tramitar el movimiento, la opinión y el pensamiento y puede responder apropiadamente a los comportamientos de los niños.

A diferencia de iteraciones anteriores, Tega se equipa de un segundo teléfono androide que contiene el software personalizado desarrollado por Affectiva Inc. -- un efecto NSF-soportado de Rosalind Picard del MIT -- eso puede interpretar el contenido emocional de expresiones faciales, un método conocido como “calcular afectivo.”

Los estudiantes en la juicio aprendieron vocabulario español de una computador de la tablilla cargada con un juego de aprendizaje por encargo. Tega sirvió no como profesor sino como un principiante del par, estudiantes encouraging, ofreciendo indirectas cuando sea necesario e incluso compartiéndolas en la molestia o el aburrimiento de los estudiantes cuando es apropiado.

El sistema comenzó reflejando la reacción emocional de estudiantes - consiguiendo excitado cuando eran emocionados, y distraído cuando los estudiantes perdieron el foco - qué teoría educativa sugiere es una aproximación acertada. Sin embargo, fue más lejos y rastreó el impacto de cada uno de estas señales de entrada en el estudiante.

En un cierto plazo, aprendió cómo las señales de entrada influenciaron el combate de un estudiante, felicidad y los éxitos del aprendizaje. Mientras que las sesiones continuadas, él dejaron de reflejar simple el humor del niño y comenzaron a personalizar sus reacciones de una manera que optimizaría la experiencia y el logro de cada estudiante.

“Comenzamos con una aproximación muy de alta calidad, y cuál es asombroso es que podíamos mostrar que podríamos hacer incluso mejor,” Gordon dice.

Durante las ocho semanas, la personalización continuó aumentar. Comparado con un grupo de mando que recibió solamente la reacción de reflejo, la actividad, los investigadores contrataron a los estudiantes con la reacción personalizada más encontrados.

Además de los impactos a largo plazo de búsqueda de la personalización, también estudiaron los cambios inmediatos que una reacción de Tega sacó del estudiante. De éstos antes y después de reacciones, aprendieron que algunas reacciones, como un bostezo o una cara triste, tenían el efecto de bajar el combate o la felicidad del estudiante -- algo que habían sospechado pero eso nunca había sido estudiada.

“Sabemos que el aprendizaje de pares es una manera importante que los niños aprenden no sólo habilidades y conocimiento, pero también las actitudes y las aproximaciones al aprendizaje tal como curiosidad y elasticidad desafiar,” dice a Breazeal, profesor adjunto de los artes de los ambientes y director del grupo personal de los robots en el laboratorio de los ambientes del MIT. “Cuál es tan fascinador es que los niños aparecen obrar recíprocamente con Tega como a par-como el compañero de una manera que abren nuevas oportunidades de desarrollar las tecnologías de enseñanza de la siguiente-generación que no sólo dirigen los aspectos cognoscitivos del aprendizaje, como el aprendizaje de vocabulario, solamente los aspectos sociales y afectivos del aprendizaje también.”

El experimento sirvió como prueba del concepto para la idea de robots assistive educativos personalizados y también para la viabilidad de usar tales robots en una sala de clase real. El sistema, que es casi totalmente inalámbrico y fácil de fijar y de operar detrás de un compás de dividir en una sala de clase activa, causó la desorganización muy pequeña y fue abrazado a conciencia por los participantes del estudiante y por los profesores.

“Era asombroso ver,” los partes de Gordon. “Un poco después los estudiantes comenzaron a abrazarlo, tocándolo, haciendo la expresión que era de fabricación y que jugaba independientemente con casi ninguna intervención o estímulo.”

La duración del experimento era sin embargo completa, el estudio mostró el proceso de la personalización continuado para progresar incluso en las ocho semanas, sugiriendo que más tiempo sería necesario llegar un estilo óptimo de la acción recíproca.

Los investigadores proyectan perfeccionar sobre y probar el sistema en una variedad de fijaciones, incluyendo con los estudiantes con las discapacidades de aprendizaje, para por las cuales la acción recíproca y la ayuda unívocas es determinado críticas y duras de venir.

“Un niño que es más curioso puede perseverar con la frustración, puede aprender con otras y será un principiante de por vida más acertado,” Breazeal dice. “El revelado de las tecnologías de enseñanza de la siguiente-generación que pueden soportar los aspectos cognoscitivos, sociales y emotivos del aprendizaje de una manera altamente personalizada está emocionando.”

Source:

National Science Foundation