Roboter-Applikationen

Ziel des zweiten, umfangreicheren Teil des Projektes war es, durch vielfältige qualitative Forschungsarbeit Fragen zu formulieren und erste Hypothesen dazu entwickeln, wie durch ein Miteinander von humanoiden Robotern und Menschen in verschiedenen All-tagssituationen ein Mehrwert für beide entstehen kann.

 

Zentrales Element der durchzuführenden Studien war das Robotermodell „Pepper“. Der Fokus und die Stärken dieses Robotermodells liegen in der Interaktion mit Menschen. Aus diesem Grund wurden die Studien speziell auf die Fähigkeiten im Bereich des verkörperten Dialogs ausgerichtet. Hierbei wurden Einsätze untersucht, in denen Pepper oder Yuki mit (überschaubaren) Gruppen von Menschen interagierten.

 

Nach dem Prinzip Entwicklung - Evaluierung - Weiterentwicklung wurden für diesen Zweck eine Vielzahl von speziellen Software-Applikationen für die Roboter entwickelt, die sie in die Lage versetzten, (kommunikatives) Verhalten zu demonstrieren, das den Menschen nutzt und die Roboter selbst in ihrer Rolle glaubwürdig macht.

 

Einsatzmöglichkeiten von Pepper/Yuki, die entwickelt und eingesetzt wurden:

  • Vortragsbegleitung
  • Vorstellungsrunde im Kurs
  • Glossar
  • Quizmaster App
  • Inhaltsvermittler App
  • Ausblick: Advisor-App

 

Eine der entwickelten Software-Applikationen ist die sogenannte Quizmaster-App. Im Wintersemester 2017/2018 wurde die Quizmaster-App eingesetzt, getestet und evaluiert, bevor sie aufbauend auf den Erfahrungen des Projektteams und den Ergebnissen der Evaluation weiterentwickelt wurde. Des Weiteren wurden im Sommersemester 2018 die Inhaltsvermittler App und die Orientierungshelfer App entwickelt.

 

Im Wintersemester 2018/2019 wird die Student Advisor App mit Erstsemester-Studierenden erstmalig getestet und evaluiert. Die Student Advisor App ist dazu gedacht, Studierenden Feedback zu geben zu ihrer Leistung in den Online-Inhalten der belegten Kurse.  Mitttels Zugriff auf die dafür verwendete Lernplattform kann der Roboter individuell zugeschnittenes Feedback geben, die Studierenden in Bezug auf ihre Lernleistung beraten und das Besprochene anschließend als Protokoll per E-Mail an die jeweiligen Studierenden schicken.

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© Linguistic Engineering Team der Philipps-Universität Marburg