Pedagogiska AI-system kan ge människor värdefullt stöd vid inlärning och träning. Med sociala robotar kan AI-stödet göras ännu effektivare. Men robotarna behöver bli mer anpassningsbara för elevgrupper och individer med olika bakgrund.

Sociala robotar öppnar nya möjligheter för AI-stöd vid inlärning eftersom de efterliknar mänsklig kommunikation mer än konventionella skärmbaserade metoder. Syftet med projektet är att ta vara på de möjligheterna genom att utveckla robotburna AI-system för inlärningsstöd anpassade efter elevers olika språkliga, kulturella och erfarenhetsmässiga bakgrund.

Forskarna planerar att jämföra hur elevgrupper med svenska som modersmål respektive grupper med svenska som andraspråk interagerar med en social robot som hjälper dem att öva på samma material i yrkesutbildningar. Det gäller exempelvis blivande lärare och sjuksköterskor.

Ett första steg i projektet blir att utveckla ett AI-system som fungerar bra för grupper med svenska modersmålstalare. I nästa steg prövas samma system i grupper med svenska som andraspråk. Vilka svårigheter stöter de på, vad fungerar och vad fungerar inte i kommunikationen med roboten? Behöver roboten till exempel tala långsammare eller bli bättre på att avläsa elevernas reaktioner?

Efter anpassningar är det sedan dags att åter prova roboten i gruppen svenska modersmålstalare. Fungerar roboten sämre med det anpassade systemet i den gruppen? Eller lika bra? Eller är det till och med så att även den här elevgruppen, eller åtminstone vissa individer i gruppen, har nytta av de anpassningar som gjorts?

KTH-forskare inom social robotik och datorstött lärande samarbetar i projektet med forskare i didaktik och interaktionsanalys vid Stockholms universitet.

Den robot som används i projektet, svenska Furhat, är väl lämpad för studien. Den kan bland annat med hjälp av audiovisuell information avläsa elevens reaktioner, till exempel förvirring eller frustration som tyder på övningen behöver anpassas.

Forskningsledare: Olov Engwall, professor, KTH
Biträdande projektledare: Ali Reza Majlesi, universitetslektor, Stockholms universitetet
Projektmedlemmar: Iolanda Leite, biträdande lektor, KTH,
Olga Viberg, universitetslektor, KTH