Naar de content

Robots houden je bij de les

L2TOR voor NEMO Kennislink

Met name kinderen met taal- of rekenachterstanden profiteren van robots in het onderwijs. Mirjam de Haas onderzoekt hoe robots kunnen helpen bij het leren van een tweede taal. Mike Ligthart wil het rekenonderwijs verbeteren met sociale robots.

Een persoonlijke buddy die kinderen met een Turkse moedertaal helpt bij het leren van Nederlands, en zelf ook een woordje Turks spreekt. Of een maatje dat kinderen helpt met rekenen, en sommen bedenkt die aansluiten bij hun persoonlijke interesse zoals hun lievelingsdier.

Precies deze eigenschappen hebben de robots die wetenschappers momenteel introduceren in het onderwijs, om te helpen met rekenen of taal. De kinderen die aan de experimenten meedoen, reageren enthousiast op de robots. “Je hebt een bepaalde fantasie en vergevingsgezindheid nodig om meegenomen te worden in het verhaal van een robot. Kinderen beschikken over die eigenschappen, maar volwassenen haken snel af, omdat er nog best wel wat technische beperkingen aan zitten”, zegt Mike Ligthart. Hij doet onderzoek naar de interactie tussen robot en kind aan de Vrije Universiteit.

Mirjam de Haas ziet dat ook in haar experimenten met vijfjarigen. “Jonge kinderen reageren heel enthousiast op onze robot”, vertelt De Haas. “Ze proberen hem aan te raken, knuffels te geven, en ze willen hem van alles vertellen. Hun plezier is aanstekelijk, ik krijg daar altijd veel energie van.”

In dit filmpje zie je hoe de taallesjes met robot Robin in zijn werk gaan.

Een robot is geen mens

Maar waarom zou je eigenlijk robots willen in het onderwijs? Moeten die soms het lerarentekort gaan oplossen? Nee, waarschuwt De Haas, die onderzoek doet aan Tilburg University, een robot dient altijd als hulpmiddel. “We zetten de robot in omdat klaslokalen steeds diverser worden. Er zijn veel kinderen met een andere moedertaal dan het Nederlands. En een docent kan nooit al die talen spreken, maar een robot in principe wel. Hij kan de link leggen tussen die moedertaal en het Nederlands. Een tablet kan dit misschien ook, maar bij het leren van taal zijn gebaren ook erg belangrijk, bijvoorbeeld om te wijzen naar een voorwerp. Ook daarvoor is de robot geschikt.”

Ligthart noemt nog meer voordelen. “De rol van kunstmatige intelligentie neemt alleen maar toe in onze maatschappij. Het is dus goed dat kinderen daar al vroeg mee in aanraking komen, op een veilige manier.” Het project waar hij nu aan meewerkt, is bovendien opgezet om leerachterstanden aan te pakken die ontstaan zijn tijdens corona. Daar kunnen leerkrachten wel wat hulp bij gebruiken, omdat het bovenop het reguliere onderwijs komt. “Een robot kan nooit een mens vervangen, maar hij is wel een stuk socialer dan een tablet.” De robots waar Ligthart mee werkt moeten het rekenplezier vergroten. Kinderen met rekenangst durven in een groep niet zo snel antwoord te geven, maar wel één-op-één met een robot. Bovendien kan de robot zich aanpassen aan het niveau van het kind, en helpt hij als de kinderen er niet uitkomen.

De robot uit het taalexperiment.

Mathilde Jansen voor NEMO Kennislink via CC BY-NC-SA 2.0

Verbloemen van beperkingen

De Haas en Ligthart werken allebei met een vergelijkbare robot. Deze robot heeft nog wel een grote technische beperking: hij is nog niet goed in staat om alles wat kinderen zeggen te begrijpen. Dat komt vooral doordat de bestaande spraakherkenningssoftware getraind is op volwassen taal. De Haas: “In een van mijn experimenten vragen we kinderen om een blokkentoren te bouwen en die vervolgens om te gooien. De kinderen hebben het dan vaak over ‘kapotmaken’, maar de robot begrijpt niet wat daarmee bedoeld wordt in deze context. En als een kind enthousiast vertelt dat het naar de Efteling is geweest, reageert de robot ook niet. Dat is natuurlijk wel jammer.”

Ligthart heeft voor dit probleem wel een soort oplossing gevonden. Als de robot niet goed verstaat wat kinderen zeggen, geeft hij een aantal mogelijke antwoorden, en kunnen de kinderen uit één van de antwoorden kiezen door op een knop op de voet van de robot te drukken. Ook werken beide onderzoekers met een combinatie van een robot én een tablet. “Maar het blijft jammer dat kinderen zelf geen vragen kunnen stellen”, zegt Ligthart. “Daar werken we hard aan. Maar nu verbloemen we het door een sterk narratief aan te brengen. Daarbij is de robot lekker aan het vertellen, en vraagt hij af en toe iets aan het kind. De onderwerpen stemt hij af op de interesses van het kind, en in een volgend gesprek refereert hij aan het vorige gesprek. Zo heb je al best een rijke interactie.”

Voorbeeldgesprek

Robot: Heb je huisdieren thuis?

Kind: Ja een hond.

Robot: Wat leuk. Hoe heet je hond?

Kind: Boris.

Robot: Wat vind je leuk aan Boris?

Kind: Dat ik met hem kan spelen en knuffelen.

Robot: Ik moest laatst honden uitlaten. Ik heb tien dagen gewerkt, en per dag vijf honden uitgelaten. Hoeveel honden heb ik in totaal uitgelaten? Je moet nu dus uitrekenen wat 10 × 5 is.

Persoonlijke band

Op die manier kunnen kinderen wel degelijk een band opbouwen met een robot. En dat is belangrijk, want anders verliezen ze hun interesse en verliest de robot zijn toegevoegde waarde als didactisch hulpmiddel. Ligthart spreekt in dit verband van het ‘novelty-effect’: dat de robot voor mensen nog tamelijk nieuws is, is vaak de drijvende kracht om ermee te willen communiceren. Maar na verloop van tijd gaat de nieuwigheid eraf, en verliezen mensen hun interesse. Ligthart houdt zich daarom bezig met de vraag hoe je die interesse op langere termijn vast kunt houden.

Uit zijn promotieonderzoek – waarin hij de robot inzette als middel tegen stress bij kinderen met kanker – weet hij dat het antwoord schuilt in personificatie. In dat onderzoek deed de robot aan ‘interactive storytelling’: samen met een patiëntje maakte hij een verhaal in de patiëntenkamer, dat hij afspeelde in de behandelkamer, bijvoorbeeld bij het aanleggen van een infuus. Ligthart vergeleek twee groepen kinderen: de ene groep voerde gesprekjes met een robot die inspeelde op hun persoonlijke interesses en de andere groep, de controlegroep, met een robot die dat niet deed. Op verschillende momenten moesten de kinderen de robot beoordelen op hun vriendschapsrelatie. “We zagen dat alle scores iets omlaaggingen, maar de daling was veel drastischer bij de controlegroep.” Een robot die jouw persoonlijke interesses kent is dus een stuk interessanter, op de lange termijn.

In dit filmpje leggen onderzoekers van de VU, waaronder Mike Ligthart, uit wat de toegevoegde waarde is van sociale robots in het onderwijs.

Gebaren maken verschil

Die betrokkenheid op lange termijn bij de inzet van een robot vond De Haas ook in haar promotieonderzoek, waarbij ze zo’n twintig scholen in heel Nederland bezocht en ook dit zogenoemde novelty-effect onderzocht. In een groepsles stelde de robot zich eerst voor, waarna de kinderen individueel Nederlandse of Engelse taallesjes gingen doen met de robot. De Haas keek naar vier verschillende situaties: een waarbij kinderen niets leerden, maar gingen dansen met de robot; een waarbij kinderen woordjes leerden met een tablet, een waarbij ze woordjes leerden met een tablet én een robot en een laatste waarbij de robot ook nog eens gebaren maakte.

In de onderwijspraktijk werken robots nu vaak nog in combinatie met een tablet.

L2TOR voor NEMO Kennislink

De kinderen leerden met een tablet evenveel als met een robot, maar een robot met gebaren zorgde voor een grotere betrokkenheid, ook nog na zeven weken. “We vroegen de kinderen of ze de robot meer als mens of als computer zagen. Zowel voor als na het experiment beoordeelden de kinderen de robot als een mens. In een ander onderzoek zagen we bovendien dat kinderen met een Turkse achtergrond een sterke voorkeur hadden voor de robot die Turks sprak. Doordat die robot iets met ze gemeen had, bouwden ze een betere band op.”

Volgens De Haas komt die meerwaarde van een robot ten opzichte van een tablet ook al door de fysieke verschijning van de robot. De robot die zij gebruikte voor haar experimenten maakte in de interactie veel gebruik van handgebaren, net als mensen doen in de communicatie. Om de robot daarop te trainen bouwde ze met haar collega’s ook een lab in NEMO Science Museum, waar de robot gebaren leerde in een hintsspel met museumbezoekers. De robot nam de bewegingen op met een ingebouwde camera en deed die vervolgens na. De volgende bezoekers moesten raden welke betekenis de gebaren van de robot hadden. “Sommige gebaren waren te moeilijk voor de robot”, vertelt De Haas. “Zoals een brug. De kinderen waren veel leniger dan onze robot. Een gebaar als vioolspelen ging beter.”

Verhalen maken de mens

Ligthart gaat nog een stapje verder in het personaliseren van de robots. Hij werkte zelfs samen met professionele literaire schrijvers om robotdialogen te schrijven en daarin verhalen (narratieven) te verwerken. “Een persoonlijke band tussen mensen ontstaat in feite doordat ze deel worden van een gezamenlijk verhaal. Dat idee heb ik overgenomen voor de interactie tussen robot en kind. Er moet ook een ontwikkeling zijn in het verhaal; zo leren kind en robot elkaar steeds iets beter kennen. Die band is trouwens niet vergelijkbaar met die tussen leeftijdsgenoten. Het lijkt meer op de band die je kunt hebben met een huisdier, of een voorwerp waar je aan gehecht raakt. Of iets daartussenin.”

Maar juist die sociale aspecten van de robot maken het verschil. Die zorgen ervoor dat een robot blijvend de aandacht van een kind vasthoudt. En aandacht is essentieel wanneer je kinderen iets wilt leren. Aan de andere kant waarschuwt Ligthart dat de juiste balans tussen sociale en educatieve inhoud van groot belang is. “Wat we nu soms nog zien is dat de robot zorgt voor het sociale aspect, en de tablet voor het inhoudelijke. Het gevaar is dan dat kinderen de robot zo leuk vinden dat ze de tablet vergeten. Uiteindelijk moeten we toe naar een robot die sociaal is en kinderen iets kan leren.”

Het onderzoek van Mike Ligthart maakt deel uit van het SOROCOVA-project. SOROCOVA staat voor Sociale Robotica ter ondersteuning van Covid-19 Leerachterstanden. In dit project werken basisscholen, lerarenopleidingen, gemeenten, universiteiten en een robotbedrijf samen.

ReactiesReageer