11
Meritum 4 (67) 2022 Mazowiecki Kwartalnik Edukacyjny
TECHNOLOGIE PRZYSZŁOŚCI ZMIENIAJĄ PRZYSZŁOŚĆ EDUKACJI
wiarę uczniów we własne umiejętności uczenia się . Według naukowców ten ostatni element był klu- czowy i okazał się ważniejszy w procesie nauczania niż pierwotnie przewidywano.
różne sposoby uczenia się przez dzieci, to jedynym rozwiązaniem jest zastosowanie zaawansowanej technologii – mówił koordynator projektu Paul Verschure, profesor kognitywistyki i neurorobotyki na wymienionym wyżej uniwersytecie. Zespół badaczy opracował autonomicznego robota, w oparciu o naukowe teorie dotyczące umysłu i pracy mózgu, który mógł realizować zadania dydaktyczne, potrafił czytać, reagować na zachowanie i stan emocjonalny ucznia i odpowied- nio dostosowywać swoje odpowiedzi. To unikatowe rozwiązanie, ponieważ robot jest autonomiczny. Uczy się od ucznia, dostosowuje do niego swój sposób komunikacji, aby uczeń mógł go zrozumieć. Dopiero wtedy może przeka- zać wiedzę zapisaną w systemie – mówił profesor Verschure, dodając, że lekcje prowadzone przez robota są bezużyteczne, jeśli nie angażuje on swoich uczniów . Na wyróżnienie zasługuje również, realizowane w ramach projektu, badanie sposobów uczenia się przez dzieci. Jeśli nie zrozumiemy, w jaki sposób dzieci uczą się, oraz nie poznamy ich indywidual- nych cech, technologia nie rozwiąże problemu sku- tecznego nauczania − wyjaśniał profesor Verschure.
Reakcja na niewerbalne i wizualne wskazówki uczniów
Multimodalny system awatarów – znany jako System DIANA – został opracowany w Colorado State University. DIANA może jednocześnie słuchać, widzieć i interpretować oba zmysły. Integruje widze- nie komputerowe i przetwarzanie języka natural- nego, dzięki czemu oba te elementy działają płynnie. Potrafi mówić i reagować na głos i gesty swojego ludzkiego partnera, a następnie wykonywać działa- nia w środowisku symulacji 3D o nazwie VoxWorld. System DIANA został tak zaprojektowany, że reaguje na niewerbalne i wizualne wskazówki ucz- niów. Obserwuje mimikę, charakter rozmów, spoj- rzeń oraz gestów uczniów i na tej podstawie ana- lizuje, czy potrzebują pomocy, czy są skupieni lub rozproszeni. Odpowiednio reaguje, angażując ich w rozmowę albo przekazując informacje nauczy- cielowi, co jest szczególnie przydatne przy podziale uczniów na małe grupy, gdy nie ma możliwości skoncentrowania uwagi na wszystkich naraz.
W ramach projektu przeprowadzono eksperymenty polegające na nauczaniu fizyki przez roboty w sześciu szkołach podstawowych: w Holandii, Hiszpanii i Wielkiej Brytanii. Uczestniczyło w nich około 200 uczniów w wieku 8-9 lat. Robot wcielał się w rolę trenera i instruo- wał uczniów, polecając im wykonywanie różnych zadań. Robot wykorzystywał do nauczania wirtualną i rozszerzoną rzeczy- wistość, zapewniając uczniom dodatkowe treści edukacyjne, oraz rejestrował to, co robiły dzieci, dzięki czemu mógł udzielać
Rysunek 5. Struktura i interfejs systemu DIANA. Źródło: https://tiny.pl/w9gzf, CC BY 4.0
Badacze chcą też nauczyć DIANĘ niezawod- nego rozpoznawania twarzy, głosów, kolorów skóry, akcentów czy lokalnych dialektów. W tym celu pla- nują zbieranie danych wizualnych i dźwiękowych z pięciu gimnazjów w Colorado.
precyzyjnych informacji zwrotnych. Efekt naucza- nia został starannie przeanalizowany: zmierzono poziomy komunikacji, zdobytą lub utraconą wiedzę, indywidualne cechy uczniów, a co najważniejsze,
Made with FlippingBook - Online Brochure Maker