Quiero hacer un robot con ruedas. Su función es muy simple. Puede seguir a una persona específica a cierta distancia y luego puedo hacerlo a través de mi teléfono móvil.

3. Instrucción asistida por robot (RAI)

(1) Definición, características y funciones de la instrucción asistida por robot

1 Definición de instrucción asistida por robot

La enseñanza asistida por robots se refiere a las actividades de enseñanza y aprendizaje realizadas por profesores y estudiantes utilizando robots como principales medios y herramientas de enseñanza. Conceptos similares a la enseñanza asistida por robots incluyen el aprendizaje asistido por robots (RAL), la capacitación asistida por robots (RAT), la educación asistida por robots (RAE) y la educación basada en robots (RBE).

RAL enfatiza el aspecto de “aprendizaje” del uso de robots para ayudar en lugar del aspecto de “enseñanza”. Énfasis en centrarse en el alumno, ayudarlos de manera proactiva a establecer un buen ambiente de aprendizaje y brindar estrategias de aprendizaje optimizadas, enfatizando la orientación y asistencia de aprendizaje individualizadas.

RAT hace hincapié en el uso de robots para ayudar a entrenar las habilidades de los alumnos y consolidar los resultados del aprendizaje. Incluyendo diversas aplicaciones de robots en el aprendizaje de habilidades, habilidades para la vida y capacitación en habilidades laborales.

La RAE enfatiza el uso de robots para ayudar a los docentes a realizar actividades docentes para mejorar la eficiencia docente, y enfatiza el uso de robots para ayudar a llevar a cabo la educación política, ideológica, ética y moral.

RBE tiene un rico significado y abarca diversas aplicaciones de robots en la educación, incluidas RSI, RAI, RMI, RRR y RDI.

2 Características de la enseñanza asistida por robots

(1) Inteligencia. El sistema de enseñanza asistido por robot tiene funciones como identificación inteligente, juicio independiente y toma de decisiones optimizada. Puede construir de forma independiente un entorno de aprendizaje e implementar una enseñanza personalizada de acuerdo con la aptitud.

(2) Automatización. El sistema de enseñanza asistido por robot puede funcionar de forma totalmente automática con poca intervención externa.

(3) Humanidad. Los robots docentes generalmente tienen reconocimiento de imágenes humanizado, reconocimiento y síntesis de voz, razonamiento lógico, memoria de conocimientos y otras funciones, y pueden mantener conversaciones con profesores y estudiantes en múltiples símbolos lingüísticos.

(4) Autoaprendizaje. El propio sistema de enseñanza asistido por robot tiene un cierto grado de capacidad de autoaprendizaje y puede actualizar continuamente la base de datos de funciones del alumno, realizar un seguimiento del proceso de aprendizaje y registrar la situación de aprendizaje para ajustar continuamente las estrategias de enseñanza y mejorar los niveles de enseñanza.

(5) Controlabilidad. La base de conocimientos, el motor de inferencia, la toma de decisiones, el intérprete y otros módulos del robot docente se pueden preestablecer mediante el control de programación y la decoración de apariencia, el robot docente puede tener cualidades humanas opcionales como gentileza, sabiduría, humor y vivacidad. .

(6) Movilidad. Los robots docentes pueden utilizar dispositivos móviles mecánicos con ruedas, sobre orugas o incluso andantes para cambiar su posición y ángulo durante la enseñanza y obtener el mejor efecto de comunicación. También puede transportar y operar una variedad de instrumentos experimentales y realizar algunas demostraciones experimentales arriesgadas en nombre de profesores y estudiantes.

3 El papel de la enseñanza asistida por robots

(1) Desde una perspectiva sociológica, los robots pueden desempeñar múltiples roles, como profesores, compañeros de aprendizaje y asistentes en la microcomunidad de el sistema docente. Realizar las tareas correspondientes y desempeñar los roles correspondientes:

·Actuar como docente. Los robots docentes pueden participar en tareas como impartir conocimientos, responder preguntas, proporcionar orientación para el estudio y capacitar habilidades, al igual que los profesores que son conocedores, observadores, ágiles e incansables en la enseñanza.

· Servir como compañero de aprendizaje. Los robots docentes pueden actuar como socios de aprendizaje y competidores que cooperan con los estudiantes en pie de igualdad, compiten en pie de igualdad, se inspiran mutuamente y exploran juntos, de modo que los estudiantes puedan motivarse y progresar a través de la cooperación y la competencia.

·Actuar como asistente. Los robots pueden servir como asistentes para los profesores en la preparación de lecciones y en la investigación científica, y como asistentes para los estudiantes en la escritura, la lectura, el pensamiento y los experimentos. Pueden ayudar a recopilar, organizar y transmitir información relevante para mejorar la eficiencia de la enseñanza y el aprendizaje.

(2) Desde la perspectiva de la comunicación, la enseñanza asistida por robots puede sublimar cualitativamente la difusión de información docente:

·Ampliar enormemente el conocimiento del comunicador. La base de conocimientos almacenada por el robot docente y la Internet conectada pueden integrar la sabiduría de toda la humanidad, algo que ningún maestro individual destacado puede igualar.

·Reducir la carga de aprendizaje del destinatario. Los robots docentes pueden convertirse en compañeros y asistentes de aprendizaje, tomando notas, organizando materiales y almacenando información del aula en lugar de los estudiantes, aliviando el dolor del trabajo mecánico para los estudiantes.

·Codificación de información digitalizadora. El robot educativo codifica digitalmente toda la información visual, auditiva y táctil y la almacena en una base de datos informática, y puede extraerla, transmitirla y utilizarla rápidamente de forma no lineal.

·Automatización de la decodificación de información. Los robots docentes pueden utilizar tecnología de reconocimiento de patrones para reconocer y traducir automáticamente voz, texto e imágenes.

·Diversificación de canales. Los canales de difusión de información del sistema de enseñanza asistido por robot incluyen canales visuales, canales de escucha, canales táctiles y canales de transmisión de señales de red de banda ancha.

·Control de retroalimentación inteligente. Los robots docentes tienen un rico diálogo entre humanos y máquinas, procesamiento de datos de alta velocidad, razonamiento inteligente, toma de decisiones y funciones de control de optimización, lo que hace que el control de retroalimentación del sistema de enseñanza sea inteligente.

·Análisis automático y eliminación de efectos de interferencia. Los robots docentes tienen funciones de filtrado y purificación de información que pueden eliminar automáticamente diversos factores de interferencia y mejorar la calidad de la difusión de la información.

(3) Desde la perspectiva de la psicología educativa, la enseñanza asistida por robots puede desempeñar las siguientes funciones:

· Estimular el interés. La enseñanza asistida por robots puede estimular la curiosidad y la automotivación de los estudiantes y generar un gran interés en aprender.

·Promueve la percepción. La enseñanza asistida por robots puede resaltar objetos sensoriales, ampliar los canales de detección, promover la sinergia multisensorial y mejorar los efectos de la detección.

·Profundizar la comprensión. A través del diálogo multidimensional con el robot, los estudiantes pueden autoevaluar su dominio de conocimientos y habilidades, verificar omisiones y llenar los vacíos, mejorando así su capacidad para comparar, analizar, juzgar y resumir, y mejorar la profundidad y precisión de comprensión.

·Consolidar la memoria. La enseñanza asistida por robots puede aumentar los métodos de los estudiantes para memorizar, retener, reconocer y recordar conocimientos y habilidades, y mejorar los efectos de la memoria.

·Aplicación integral. La enseñanza asistida por robots puede proporcionar una nueva plataforma y una nueva forma para que los estudiantes apliquen de manera integral los conocimientos y habilidades que han aprendido.

Sin embargo, la enseñanza asistida por robots no es una panacea, y sus limitaciones e impactos negativos aún existen. Debemos mantener una comprensión clara de esto.

(2) Tipos y composición de sistemas de enseñanza asistidos por robot

1 Tipos de sistemas de enseñanza asistidos por robot

(1) Según la forma, existen Robots humanoides para ayudar al sistema de enseñanza y sistema de enseñanza asistido por robots no humanoides. El sistema de enseñanza asistido por robots humanoides utiliza robots humanoides (o humanoides) para realizar tareas de enseñanza auxiliares. Tiene una interfaz interactiva familiar y los profesores y estudiantes tienen menos barreras psicológicas al hablar con el robot. El sistema de enseñanza asistido por robot no humanoide puede tener forma de animales u objetos, lo que es más fácil e interesante de usar.

(2) Según el rendimiento de la movilidad, existen sistemas de enseñanza asistidos por robots móviles y sistemas de enseñanza asistidos por robots fijos. Las actividades del primero incluyen traslación, rotación, caminar y otros movimientos complejos. La ventaja es una mayor flexibilidad en la enseñanza. Este último suele ser más fácil de instalar, utilizar y mantener y suele estar equipado en aulas inteligentes. Por ejemplo, los ojos (cámaras), los oídos (pastillas) y la boca (altavoces) del robot se pueden instalar alrededor del aula o incluso en el escritorio, el cerebro del robot (computadora) se puede instalar en el podio y la pizarra electrónica Se cuelga delante del podio. Los planes de estudio y el contenido del curso ya preparados se almacenan en el ordenador, convirtiendo así toda el aula en un sistema de enseñanza robótico.

(3) Según el nivel de inteligencia, existen sistemas de enseñanza asistidos por robots controlados por programación y sistemas de enseñanza asistidos por robots de autocontrol inteligente. Los primeros pueden percibir cierta información del mundo exterior y, a través del diálogo entre humanos y computadoras, pueden seleccionar estrategias de enseñanza de acuerdo con programas de enseñanza preprogramados. Es una extensión de la instrucción asistida por computadora (CAI).

Este último puede identificar activamente las características del alumno, tener conversaciones de audio en lenguaje natural con profesores y estudiantes, puede determinar de forma independiente estrategias de enseñanza y tiene sólidas capacidades de razonamiento y toma de decisiones.

(4) Según el ámbito de aplicación, existen sistemas de enseñanza asistidos por robots de uso general y sistemas de enseñanza asistidos por robots de uso especial. El primero tiene una mayor adaptabilidad, una mayor base de conocimientos y una imagen externa más general, y se utiliza principalmente para impartir cursos públicos en las escuelas. Este último tiene una fuerte pertinencia y características profesionales, y se utiliza principalmente para la enseñanza profesional o la enseñanza individual de objetos específicos.

(5) Según las funciones, existen sistemas de enseñanza asistidos por robots de conferencia, sistemas de enseñanza asistidos por robots de tutoría, sistemas de enseñanza asistidos por robots de capacitación y sistemas de enseñanza asistidos por robots emocionales. El robot conferenciante tiene una gran capacidad de expresión del lenguaje y puede decir, explicar, leer y dar conferencias sobre contenidos de enseñanza. Los robots tutores tienen una gran capacidad de pensamiento crítico y pueden comprender con precisión diversas preguntas planteadas por profesores y estudiantes, ayudar a resolverlas, dar consejos, inspiraciones, incentivos e incluso respuestas correctas. Los robots de entrenamiento se utilizan principalmente para capacitar a los estudiantes en ciertas habilidades, y se debe prestar especial atención a la retroalimentación y el refuerzo oportunos durante el proceso de capacitación. Los robots de enseñanza emocional pueden comprender y expresar ciertas emociones y pueden brindar cierta atención a profesores y estudiantes. Son particularmente adecuados para corregir las enfermedades mentales de los estudiantes y brindar educación ideológica y moral.

2. Composición del sistema de enseñanza asistido por robot

Los componentes básicos del sistema de enseñanza asistido por robot se pueden dividir en las siguientes ocho partes.

(1) Sistema sensorial. Incluyendo sensores visuales, auditivos, táctiles, de desplazamiento, de proximidad y sus componentes auxiliares. Cada sensor está equipado con un componente de conversión de analógico a digital para convertir las distintas cantidades analógicas recopiladas en cantidades digitales que pueden ser procesadas por la computadora. Entre ellos, se requiere que el sistema visual pueda captar las características de la imagen de profesores y estudiantes; se requiere que el sistema auditivo pueda captar las características de la voz de profesores y estudiantes; fuerza (sentido de presión) y suavidad (sentido de deslizamiento) del contacto del robot con objetos externos, para usarlo para detectar el manejo de objetos y diversas operaciones; el sentido de desplazamiento se usa principalmente para juzgar la posición y el movimiento del robot; posicionamiento preciso; el sentido de proximidad se utiliza para juzgar si hay otros objetos dentro de un cierto rango, de modo que el robot pueda moverse cuando se mueve. Puede evitar obstáculos y mejorar el rendimiento de seguridad.

(2) Sistemas de funcionamiento, razonamiento y toma de decisiones. Este es el centro neurálgico del sistema de enseñanza asistido por robot. Se requiere ser capaz de realizar operaciones numéricas, operaciones lógicas, operaciones difusas y operaciones neuronales, tener capacidad de razonar inductivamente y deductivamente, y ser capaz de tomar soluciones y decisiones avanzadas basadas en objetivos del sistema, condiciones ambientales, condiciones propias y otras. factores.

(3) Sistema de base de conocimientos expertos. El sistema puede adoptar una estructura distribuida y colaborativa para acumular conocimientos relacionados con diversos cursos temáticos en una biblioteca en forma de unidades materiales o unidades de microenseñanza. La base de conocimientos debe caracterizar la dificultad de la unidad de conocimiento, los objetos aplicables, los conocimientos relacionados, etc. Para mantener la biblioteca actualizada, debe tener capacidades de aprendizaje autónomo y búsqueda inteligente.

(4) Sistema bibliotecario de estrategia docente. El sistema debe tener las siguientes características inteligentes: puede diagnosticar y evaluar las situaciones de aprendizaje de los estudiantes y la dificultad para lograr los objetivos de enseñanza, y seleccionar automáticamente estrategias, modelos y métodos de enseñanza basados ​​en las características del contenido de enseñanza, ajustar automáticamente el progreso de la enseñanza y automáticamente generar varias preguntas y practicar, resolviendo problemas automáticamente para generar respuestas.

(5) Sistema de base de datos de características de los estudiantes. El sistema ha creado una variedad de modelos de estudiantes durante el proceso de operación, puede extraer y almacenar continuamente parámetros característicos, como características de imagen de los estudiantes, características de conocimiento, características de capacidad, características del proceso de aprendizaje y características de necesidades de aprendizaje, para proporcionar a los estudiantes. con una enseñanza personalizada según su aptitud. Al crear la base de datos, también se debe prestar atención a distinguir las características únicas de las características individuales para evitar que la base de datos de características de los estudiantes sea demasiado compleja. Los métodos para construir modelos de estudiantes incluyen principalmente el método de cobertura, el método de error, el método de planificación, el método de historial de aprendizaje, etc.

(6) Sistema de movimiento. El sistema incluye un subsistema de potencia, un subsistema mecánico y un subsistema de posicionamiento, que permite el movimiento general del robot y las actividades de cada componente. También tiene funciones como soportar su propio peso y equilibrio y posicionamiento preciso.

(7) Sistema de salida. El sistema incluye un subsistema de visualización, un subsistema de impresión, un subsistema de síntesis de voz (habla), un subsistema de interfaz de red e incluso un subsistema de salida del lenguaje corporal, como expresiones y movimientos faciales. La tecnología Bluetooth jugará un papel importante en este sistema.

(8) Sistema de coordinación, control y seguridad.

El sistema tiene funciones como procesamiento paralelo, coordinación general, control en tiempo real y protección de seguridad. Su función principal es resolver diversos conflictos dentro y fuera del sistema de enseñanza asistido por robot.

(3) El proceso y modelo de la enseñanza asistida por robots

1 El proceso de la enseñanza asistida por robots

El proceso básico de la enseñanza asistida por robots puede dividirse en tres etapas: etapa de preparación, etapa de implementación, etapa de resumen. Los profesores, estudiantes y robots tienen sus propias tareas y funciones en estas tres etapas, como se muestra en la siguiente tabla.

2 modos principales de enseñanza asistida por robot

(1) Modo de enseñanza con simulación de robot

Este modo utiliza robots para simular ciertas leyes de las ciencias naturales o ciencias sociales. Generar diversos fenómenos similares a los del mundo real para que los estudiantes los observen, ayudándoles a reconocer (descubrir) y comprender la naturaleza de estas leyes y fenómenos. Sus tipos de aplicaciones específicas incluyen: simulación de demostración, simulación de operación, simulación de procesos, etc.

Este modelo se utiliza ampliamente en la educación de materias sobre la estructura, función y comportamiento del cuerpo humano. Por ejemplo, los médicos del Centro de Simulación Médica de Bristol en el Reino Unido utilizan robots para simular "pacientes" y ayudar en la enseñanza de operaciones de diagnóstico y tratamiento. La máquina simulada "paciente" está llena de componentes y tuberías electrónicos, y puede simular fenómenos del cuerpo humano como pulso, latidos del corazón, respiración, circulación sanguínea, micción, etc. Puede inyectar drogas y responder a otros tratamientos.

(2) Modelo de tutoría individual robotizada

La sociedad moderna es una era que promueve la naturaleza humana. Respetar plenamente la individualidad de los alumnos es un requisito previo para la implementación efectiva de la educación moderna. La enseñanza en clases por lotes y la enseñanza por retransmisión a gran escala también se basan en el aprendizaje individualizado. El modo de tutoría individual del robot aprovecha el procesamiento paralelo y las configuraciones diversificadas del robot, para que cada alumno pueda recibir orientación de aprendizaje personalizada.

El modo tutoría individual de robot se puede utilizar en las siguientes situaciones:

·Tutoría individual de microrobot. Los microrobots, con su peso liviano, tamaño pequeño y fácil portabilidad, permiten a los estudiantes usarlos o transportarlos en cualquier momento y lugar, y obtener ayuda para el aprendizaje en cualquier momento.

·Tutorías individuales con robots domésticos. En la educación infantil y de la primera infancia, la educación extraescolar para estudiantes de primaria y secundaria y la educación de autoaprendizaje para adultos, los robots domésticos pueden asumir el papel de "maestros".

·Tutorías individuales mediante robot software. Los robots de software existen en computadoras y redes y pueden rastrear, registrar y analizar el estado de aprendizaje de cada alumno y proporcionar consultas y orientación de aprendizaje individualizadas.

(3) Modo de entrenamiento asistido por robot

En la enseñanza y entrenamiento de diversas habilidades, los profesores a menudo tienen que realizar una gran cantidad de demostraciones de operaciones repetitivas, lo que consume mucha mano de obra. . El uso de robots para demostraciones operativas puede liberar a los docentes del trabajo fatigado y ahorrarles costos salariales.

El modelo de formación asistido por robot tiene ámbitos de aplicación en todo tipo de enseñanzas en todos los niveles. Por ejemplo, los robots se pueden utilizar en la demostración de entrenamiento y la guía de habilidades de movimiento tales como deportes, baile, pintura y canto. Los robots también se pueden usar en el entrenamiento de habilidades de uso de equipos de máquinas y habilidades médicas quirúrgicas.

(4) Modelo de enseñanza de juegos con robots

La enseñanza con juegos de robots puede crear un entorno de enseñanza interesante y competitivo, estimular la motivación de aprendizaje de los estudiantes y permitirles aprender de una manera significativa. , los estudiantes aprenden conocimientos, dominan habilidades y desarrollan una buena calidad psicológica a través de actividades lúdicas con objetivos didácticos claros.

Al enseñar juegos de robots, se debe prestar atención a: Primero, el contenido del juego debe estar relacionado con el contenido de la enseñanza y el tema del juego debe ser positivo y saludable. En segundo lugar, las reglas del juego deben incluir los objetivos didácticos que se pretenden alcanzar. En tercer lugar, los robots pueden desempeñar el papel de competidores y árbitros. El cuarto es proponer objetivos de competición y tiempo de juego claros. El juego debe alcanzar el objetivo en un tiempo limitado y no continuar interminablemente.

(5) Modo de enseñanza remota del robot

Este modo se centra en las funciones de comunicación, interacción, procesamiento paralelo y bases de datos de los robots. Se puede utilizar en foros en línea, bibliotecas en línea y. BBS (tablón de anuncios electrónicos) en línea Los robots pueden desempeñar un papel más importante en las aplicaciones educativas.

Los robots se utilizan en la enseñanza remota. Por un lado, pueden mejorar el nivel de inteligencia de la enseñanza remota. Por otro lado, se espera que implementen una enseñanza individualizada para varios alumnos al mismo tiempo. una biblioteca de funciones de modelos de estudiantes remotos Muchas tareas eran difíciles o imposibles de completar para los profesores en el pasado.

Además, existen modos de enseñanza asistidos por robots, modos de escucha asistidos por robots, modos de resolución asistidos por robots, etc., en los que no entraré en detalles uno por uno