Sociale robots worden steeds vaker in het onderwijs ingezet ter ondersteuning of zelfs vervanging van de leerkracht. Het is dan van belang om rekening te houden met individuele verschillen tussen kinderen. Daarnaast lijkt de rol van leermaatje op dit moment te veeleisend voor de robot.
Dat blijkt uit promotieonderzoek van Rianne van den Berghe aan Universiteit Utrecht. In het kader van het L2TOR-project onderzocht zij het gebruik van sociale robots om jonge kinderen een tweede taal te leren. Bijna 200 Nederlandstalige kleuters volgden zeven lessen die gericht waren op het aanleren van Engelse woorden. In deze lessen speelden de kleuters ofwel met dan wel zonder een NAO-robot taalspelletjes op een tablet.
Woordenschat
Kinderen blijken niet meer te leren met de robot dan zonder de robot. Er zijn hierin wel verschillen tussen kinderen waarneembaar. Verschillen in Nederlandse woordenschat, fonologisch geheugen, selectieve aandacht en perceptie (waarnemen van prikkels) van de robot spelen een rol bij hoeveel kinderen leren met de robot. Kinderen met een grote Nederlandse woordenschat leren meer met robot dan zonder robot en selectieve aandacht heeft invloed op het profijt dat kinderen hebben van iconische gebaren van de robot.
Spraak- en objectherkenning
Uit het onderzoek blijkt dat robots weliswaar potentieel hebben als nieuwe digitale technologie in het onderwijs, maar dat ze dit op dit moment nog niet kunnen waarmaken, onder meer door technologische beperkingen in spraak- en objectherkenning.
Van den Berghe trekt in haar proefschrift onder andere de twee volgende conclusies:
Ten eerste blijkt het belangrijk om rekening te houden met individuele verschillen tussen kinderen. Daarnaast lijkt de rol van leermaatje op dit moment te veeleisend voor de robot en kan de robot wellicht beter in een andere rol worden ingezet. Haar bevindingen kunnen gebruikt worden om effectievere robots voor het onderwijs te ontwikkelen.
Bron: uu.nl
