26.11.2021

Roboten Nao ska hjälpa eleverna lära sig matte

De flesta lärare i grundskolan skulle säkert tacka ja till en extra hjälpande hand under lektionerna. I framtiden kanske vi kan få den hjälpen av sociala robotar. Vid lärarutbildningen i Vasa och Experience Lab pågår just nu forskningsprojektet SoRoMa där man vill studera interaktionen mellan elever och robotar för att bättre kunna förstå och stödja elevers matteinlärning.

På golvet i Experience Labs laboratorium sitter en lågstadietjej med en ring av kort framför sig. Hon spelar ett matematikspel tillsammans med roboten Nao som ger henne feedback och uppmuntran. Eller egentligen är det inte Nao som ger henne feedback, det är doktorand Mattias Wingren som sitter i ett annat rum och styr robotens beteende. Det hela är en studie för teamet bakom projektet SoRoMa, Sociala robotar i matematikundervisningen. Tillsammans utför de grundforskning vars mål är at bredda förståelsen för hur sociala robotar kan stödja elevernas matteinlärning.

Studien görs vid Experience lab som har över 20 års erfarenhet av interaktion mellan människa och teknologi. Labbets alla rum är utrustade med kameror och mikrofoner och det finns tillgång till mer innovativa metoder, exempelvis eye tracking, hudkonduktans och ansiktsigenkänning – något man hoppas kunna dra nytta av under projektets gång.

Men varför just matte? Inom projektet tänker man så här: för det första kan projektet bidra till utbildningsaspekten och framför allt den sociala delen av robotiken inom didaktiken då det gäller utveckling av sociala robotar. För det andra är matematikinlärning med sociala robotar ett förhållandevis outforskat område om man jämför med andra områden, till exempel sociala robotars användning som stöd i språkinlärning. Vissa delar av matematiken upplevs ofta som svåra av många lågstadieelever, som exempelvis bråk eller procenträkning. Därför har man inom SoRoMa valt att fokusera på de områdena.

– En robot kan aldrig ersätta en lärare, men den kan vara ett komplement och ett stöd. Samtidigt är de flesta barn vana vid spelvärlden vilket gör att de kan lätt kan ta till sig robotens sätt och uppleva den som en tålmodig kamrat som hjälper till att förstå ett svårt ämne. Utmaningen är att lyckas få roboten att bli så intelligent att den kan reagera på vad som sker och kan ge feedback när det behövs, säger Mats Braskén, universitetslärare i fysikens didaktik vid Åbo Akademi.

Det som forskarteamet konkret ska göra är att ta fram teoretisk och praktisk kunskap kring hur interaktionen mellan elev och robot fungerar i praktiken. Hur mycket kunskap i matematikens didaktik behöver roboten?
Det gäller också att noggrant analysera vad eleverna säger, hur de reagerar på roboten, var de vanligen kör fast och vad som behöver hända för att situationen ska lösa sig. Forskarna vill alltså studera och definiera hur eleverna kommunicerar med roboten och på det sättet fånga upp och synliggöra hurdant stöd och feedback de behöver i matematiken. För att ta reda på de här svaren behövs ett tvärvetenskapligt team.

– Vi kan vara ganska säkra på att sociala robotar i allt högre grad kommer att vara närvarande i framtidens skola och samhälle. Även om sociala robotar rönt mycket uppmärksamhet i service- och vårdsammanhang är deras potential inom undervisning ett ännu ganska outforskat område. Det vi vill göra är att studera lärandesituationer för att belysa utmaningar och möjligheter och identifiera möjliga användningsområden för sociala robotar i skolvärlden. Det jobb vi gör inom det här projektet bygger på forskningsgruppens tidigare projekterfarenheter inom robotik- och interaktionsforskning, säger Sören Andersson, laboratorietekniker vid Experience Lab.

Alla lär sig på olika sätt

För att undersöka hur barn lär sig matte har teamet hittills utfört ett test med 12 elever i årskurserna 5 och 6 som nyligen lärt sig procenträkning och att räkna med bråk. Det visade sig att elevernas sätt att samarbeta med roboten var olika: vissa föll direkt in i lärsituationen medan andra var fundersamma. Varje reaktion är en ledtråd i hur utvecklingsarbetet behöver gå vidare.

– Det är alltid intressant att se hur barn lär sig och i sådana här situationer kan vi också se vad barnen förväntar sig av roboten genom att följa med ögonrörelser, kroppsspråk och vad som sägs. Det intressanta för oss är att försöka förstå interaktionen för att på sikt få robotarna att bli autonoma. På vägen dit måste vi ta reda på hur roboten ska reagera och hjälpa vidare till exempel då eleven kör fast. Då vi studerar interaktionen mellan sociala robotar och elever i en gemensam lärandesituation får vi helt unika möjligheter att studera hur matematiklärandet går till, säger Ray Pörn, överlärare vid Yrkeshögskolan Novia.

SoRoMa pågår under våren och hösten 2021 och leds av Ann-Sofi Röj-Lindberg, forskningsledare i de matematiska ämnenas didaktik vid Åbo Akademi. Projektet finansieras av Högskolestiftelsen i Österbotten. Forskningsresultatens teoretiska bidrag kommer att vara en fördjupad förståelse för hur man designar en elev-robotinteraktion för att stöda lärande medan det praktiska bidraget blir att utveckla och utvärdera designen av matematikaktiviteter och övningar.