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从识别学习者的情绪入手,AI 系统 ARTIE 想做一个好助教

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从识别学习者的情绪入手,AI 系统 ARTIE 想做一个好助教

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摘要:机器人助教如果能够增加情绪识别和鼓励这一维度,将更能增加学习的有效性。

我们正在进入人工智能时代,越来越多地人开始畅想人工智能在学习中的应用,以及其会给教育带来的变革。无论是幼教还是高等教育,机器人都已经开始进入教学场景。那么机器人助教会帮助学生学得更好,更有效,以及更有动力吗?

在《计算神经科学前沿》杂志(Frontiers in Computational Neuroscience Journal),来自人工智能研究中心的三位专家发表了他们最新的成果和答案——ARTIE (Affective Robot Tutor Integrated Environment,直译为“情感机器人助教综合环境”)。这里有一个重要,而且一直被忽略的词就是Affective(情感)——在线的教学资源非常丰富,也越来越多的在课堂中运用,而自适应学习技术也在寻求认知上的最佳路径,但是我们很少考虑到学生的学习能力与情绪状态非常相关。而ARTIE要解决的就是这一点:机器人助教如果能够增加情绪识别和鼓励这一维度,将更能增加学习的有效性。

ARTIE项目的负责人Cuadrado博士说:“我们最主要的目标就是可以设计出这样一个人工智能系统,首先识别学生与教育软件互动时的情绪状态,之后通过机器人助教进行教学活动,最终提高学习体验。”

到底什么是ARTIE?

ARTIE不是某一个机器人,而是一个计算架构模型来结合以下三个部分:第一,已有的教育软件(目前是小学阶段的教育软件);第二,能够识别小学生在与教育软件互动过程的情绪状态;第三,可以为学生提供个性化的情绪以及教学上辅助的机器人。

具体来说,首先研究人员重点关注三个认知情绪状态:集中的(concentrating),分心的(distracted),以及不作为的(inactive)。利用键盘的敲击以及鼠标动作来预测学生处在这三个认知状态中的哪一种。而机器人助教会选择相应与认知情绪状态相符的教学活动,通过面部表情,肢体语言,语音语调等来进行教学上的干预。他们的第一个机器人助教叫做MONICA,运用ARTIE的这个计算架构连接教育软件Scratch和教学机器人NAO。

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ARTIE的启发

这个研究的价值在于,第一,我们可以通过比较经济的方法来识别最有可能影响学习过程的情绪,并且通过机器人进行教学干预。当然该研究团队的下一步就是通过摄像头话筒等识别更加复杂的情绪,以及更长期地来测试机器人助教对于学习者学习曲线的影响。第二便是展示了这种能够普遍使用的架构:通过这样的架构,可以根据不同的教学目标,来结合更多教育软件以及机器人助教。

Cuadrado博士说:“尽管目前来说,机器人助教还不能取代学校老师,但是我们已经发现机器人助教在帮助学生达成具体学习目标上可以非常有效。”

芥末堆注:本文取材于发表在"Frontiers in Computational Neuroscience"学术杂志上的论文“ARTIE: An Integrated Environment for the Development of Affective Robot Tutors”,作者是Luis-Eduardo Imbernón Cuadrado, Ángeles Manjarrés Riesco 和 Félix De La Paz López。

“ARTIE: An Integrated Environment for the Development of Affective Robot Tutors” by Luis-Eduardo Imbernón Cuadrado, Ángeles Manjarrés Riesco and Félix De La Paz López in Frontiers in Computational Neuroscience. Published online August 3 2016 doi:10.3389/fncom.2016.00077

有兴趣读原文的童鞋,请戳这里查看论文原文。

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