Cómo utilizar la herramienta Robot de biblioteca
(1) Definición, características y funciones de la enseñanza asistida por robot
1 Definición de instrucción asistida por robot
Asistida por robot La enseñanza se refiere a las actividades de enseñanza realizadas por profesores y estudiantes que utilizan robots como principales medios y herramientas de enseñanza. Similares a los conceptos de enseñanza asistida por robots son 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 enfatizó que los robots son más propicios para "aprender" que para "enseñar". Énfasis en centrarse en el alumno, ayudarlos activamente a establecer un buen ambiente de aprendizaje y brindar estrategias de aprendizaje optimizadas, enfatizando la orientación y asistencia de aprendizaje personalizadas.
RAT enfatiza el uso de robots para ayudar a entrenar las habilidades de los estudiantes 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 de la enseñanza, y enfatiza el uso de robots para ayudar a llevar a cabo la educación política, ideológica y moral.
RBE es rico en significado y cubre diversas aplicaciones de robots en educación, incluidas RSI, RAI, RMI, RRR y RDI.
2 Características de la enseñanza asistida por robot
(1) Inteligencia. El sistema de enseñanza asistido por robot tiene funciones como reconocimiento inteligente, juicio independiente y toma de decisiones óptima. Y puede construir de forma independiente un entorno de aprendizaje e implementar una enseñanza personalizada.
(2) Automatización. Los sistemas de enseñanza asistidos por robots pueden funcionar de forma autónoma con poca intervención externa.
(3) Humanidad. Los robots docentes generalmente tienen funciones humanizadas como reconocimiento de imágenes, reconocimiento y síntesis de voz, razonamiento lógico y memoria de conocimientos. Pueden hablar con profesores y estudiantes en varios idiomas y símbolos.
(4) Hábito de autoestudio. El propio sistema de enseñanza asistido por robot tiene un cierto grado de capacidad de aprendizaje autónomo. Puede actualizar continuamente la biblioteca de funciones del alumno, realizar un seguimiento del proceso de aprendizaje y registrar la situación de aprendizaje, ajustando así continuamente la estrategia de enseñanza y mejorando el nivel de enseñanza.
(5) Controlabilidad. Se pueden preestablecer la base de conocimientos, el motor de inferencia, la toma de decisiones y el intérprete del robot docente. Mediante el control de la programación y la decoración de la apariencia, se puede hacer que los robots docentes tengan características humanas como gentileza, sabiduría, humor y vivacidad.
(6) Liquidez. 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 para 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 diversos roles como profesores, compañeros de aprendizaje, asistentes, etc. comunidad del sistema de enseñanza, asumir las tareas correspondientes y desempeñar los roles correspondientes:
Actuar como docente. Los robots docentes pueden participar en la transmisión de conocimientos, la respuesta a preguntas, la orientación del aprendizaje, la formación de habilidades y otras tareas, como profesores informados, observadores, rápidos de pensar e incansables en la enseñanza.
Servir como compañero de aprendizaje. Los robots docentes pueden desempeñar el papel de compañeros de aprendizaje y competidores que cooperan con los estudiantes en pie de igualdad, compiten en pie de igualdad, se inspiran mutuamente y exploran juntos, permitiendo a los estudiantes ganar motivación 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 e investigación, así como para los estudiantes en la escritura, lectura, pensamiento y experimentación, ayudando 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:
Amplía enormemente el conocimiento de los comunicadores. 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 excelente puede igualar.
Reducir la carga de aprendizaje de los destinatarios. Los robots docentes pueden convertirse en compañeros y asistentes de aprendizaje, tomando notas, organizando materiales y almacenando información del aula en nombre de los estudiantes, reduciendo así el trabajo mecánico de los alumnos.
Digitalización de la codificación de la información.
El robot educativo codifica digitalmente toda la información visual, auditiva y táctil, 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 reconocer y traducir automáticamente sonidos, caracteres e imágenes utilizando tecnología de reconocimiento de patrones.
Canales diversificados. Los canales de transmisión de información del sistema de enseñanza asistido por robot incluyen canales visuales, canales auditivos, 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 óptimas, lo que hace que el control de retroalimentación del sistema de enseñanza sea inteligente.
Analiza y elimina automáticamente las interferencias. Los robots docentes tienen funciones de filtrado y purificación de información, que pueden eliminar automáticamente varios 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 ambición de los estudiantes y generar un gran interés por aprender.
Promueve la percepción. La enseñanza asistida por robots puede resaltar los objetos de percepción, ampliar los canales de percepción, promover la colaboración de múltiples sentidos y mejorar el efecto de percepción.
Profundiza tu 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 la forma en que los estudiantes recuerdan, retienen, identifican y recuerdan 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 conocimientos y habilidades de manera integral.
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 puntos morfológicos, existen Son robots humanoides, sistemas de enseñanza asistida y sistemas de enseñanza asistidos por robots no humanoides. El sistema de enseñanza asistido por robot humanoide está asistido por un robot humanoide (o humanoide) y tiene una interfaz interactiva familiar. Los profesores y estudiantes tienen menos barreras psicológicas al hablar con el robot. El sistema de enseñanza asistido por robot no humanoide puede tener la forma de un animal o de un objeto y es sencillo e interesante de utilizar.
(2) Según la movilidad, existen sistemas de enseñanza móviles asistidos por robots y sistemas de enseñanza fijos asistidos por robots. Las acciones del primero incluyen acciones complejas como traslación, rotación y caminar. Su ventaja radica en una mayor flexibilidad en la enseñanza. Este último suele ser sencillo de instalar, utilizar y mantener y, a menudo, está equipado en aulas inteligentes. Por ejemplo, los ojos (cámara), los oídos (captador) y la boca (altavoz) 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 puede Se puede colgar frente al podio y preparar con anticipación los planes de lecciones y el contenido del curso y se pueden almacenar en la computadora, convirtiendo así toda el aula en un sistema de enseñanza robótico.
(3) Según el grado de inteligencia, existen sistemas de enseñanza asistidos por robots controlados programadamente y sistemas de enseñanza asistidos por robots inteligentes controlados automáticamente. El primero puede percibir cierta información del mundo exterior, seleccionar estrategias de enseñanza de acuerdo con programas de enseñanza preprogramados a través del diálogo persona-computadora y es una extensión de la instrucción asistida por computadora (CAI). Este último puede identificar activamente las características del alumno, mantener conversaciones en lenguaje natural con profesores y estudiantes, decidir de forma independiente estrategias de enseñanza y tiene fuertes capacidades de razonamiento y toma de decisiones.
(4) Según el ámbito de aplicación, existen sistemas de enseñanza asistidos por robots generales y sistemas de enseñanza especiales asistidos por robots. El primero tiene una amplia adaptabilidad, una gran base de conocimientos y una imagen externa promedio, 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 sus funciones, existen sistemas de enseñanza asistidos por robots para conferencias, sistemas de enseñanza asistidos por robots de tutoría, sistemas de enseñanza asistidos por robots de entrenamiento y sistemas de enseñanza asistidos por robots emocionales. El robot de conferencia tiene una gran capacidad de expresión del lenguaje y puede narrar, explicar, leer y dar conferencias sobre el contenido de la 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 y dar sugerencias, inspiraciones, inducciones e incluso respuestas correctas. Los robots de entrenamiento se utilizan principalmente para entrenar las habilidades de los estudiantes y se debe prestar especial atención a la retroalimentación y el refuerzo oportunos durante el entrenamiento. Los robots de enseñanza emocional pueden comprender y expresar algunas emociones y brindar cierta atención a profesores y estudiantes. Son especialmente adecuados para corregir las enfermedades mentales de los estudiantes y llevar a cabo 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. Incluye sensores y accesorios visuales, auditivos, táctiles, de desplazamiento y de proximidad. Cada sensor está equipado con un elemento de conversión de analógico a digital para convertir las cantidades analógicas recopiladas en cantidades digitales que pueden ser procesadas por la computadora. Entre ellos, el sistema visual es necesario para capturar las características de la imagen de profesores y estudiantes; el sistema auditivo es necesario para captar las características de la voz de profesores y estudiantes; el sistema táctil se utiliza principalmente para juzgar la fuerza (presión) y la suavidad ( deslizamiento) del contacto del robot con objetos externos), que se utiliza para detectar el manejo de objetos y diversas operaciones; la detección de desplazamiento se utiliza principalmente para determinar la posición y el movimiento del robot para determinar un posicionamiento preciso; si hay otros objetos dentro de un cierto rango, para que el robot pueda evitarlos al mover obstáculos para mejorar el rendimiento de seguridad.
(2) Sistema de funcionamiento, razonamiento y toma de decisiones. Este es el centro neurálgico del sistema de enseñanza asistido por robot. Se requiere poder realizar operaciones numéricas, operaciones lógicas, operaciones difusas y operaciones neuronales, tener habilidades de razonamiento inductivo y deductivo, y ser capaz de tomar soluciones y decisiones avanzadas basadas en factores como objetivos del sistema, condiciones ambientales y condiciones propias.
(3) Sistema de base de conocimientos expertos. El sistema puede adoptar una estructura colaborativa distribuida para acumular diversos conocimientos relacionados con los cursos en una biblioteca en forma de unidades materiales o unidades de microenseñanza. La base de conocimientos debe representar la dificultad, los objetos aplicables y los conocimientos relacionados de la unidad de conocimiento. Para poder actualizar continuamente la base de datos, esta debe tener la capacidad de aprender de forma autónoma y buscar de forma inteligente.
(4) Sistema de base de datos de estrategias docentes. El sistema debe tener las siguientes características inteligentes: puede diagnosticar y evaluar el estado de aprendizaje de los estudiantes y la dificultad para lograr los objetivos de enseñanza, seleccionar automáticamente estrategias, modos y métodos de enseñanza de acuerdo con las características del contenido de enseñanza, ajustar automáticamente el progreso de la enseñanza y generar automáticamente varias preguntas y ejercicios, resolviendo problemas automáticamente y generando respuestas.
(5)Sistema de base de datos de características de los estudiantes. El sistema tiene varios modelos de estudiantes. Durante el proceso de operación, los parámetros característicos, como las características de la imagen de los estudiantes, las características de conocimiento, las características de capacidad, las características del proceso de aprendizaje y las características de la demanda de aprendizaje, se pueden extraer y almacenar continuamente para lograr una enseñanza de acuerdo con su aptitud. Al crear una base de datos, también se debe prestar atención a distinguir las características * * * de las características personales para evitar que la base de datos de características del estudiante sea demasiado compleja. Los principales métodos para construir modelos de estudiantes incluyen el método de cobertura, el método de error, el método de planificación y el método de historial de aprendizaje.
(6) Sistema de movimiento. El sistema incluye un subsistema de potencia, un subsistema mecánico y un subsistema de posicionamiento, que permite que todo el robot se mueva con cada parte. También tiene la función de 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, un subsistema de interfaz de red e incluso un subsistema de salida del lenguaje corporal, como expresiones y movimientos. La tecnología Bluetooth jugará un papel importante en este sistema.
(8) Sistemas de coordinación, control y seguridad. El sistema tiene funciones de 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 y 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 algunas leyes de las ciencias naturales o las ciencias sociales. para producir Se proporcionan varios 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 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 a enseñar operaciones de diagnóstico y tratamiento. El cuerpo del paciente está cubierto de componentes electrónicos y tuberías que pueden simular fenómenos del cuerpo humano como el pulso, los latidos del corazón, la respiración, la circulación sanguínea y la micción. , y puede inyectarse drogas y responder a otros tratamientos.
(2) Modelo de tutoría individual de robot
La sociedad moderna es una era que promueve la naturaleza humana. El pleno respeto por la individualidad de los alumnos es un requisito previo para la implementación efectiva de la educación moderna. Tanto la enseñanza por lotes como la enseñanza por difusión a gran escala se centran en el aprendizaje individual. El modo de tutoría personalizado del robot aprovecha al máximo el procesamiento paralelo y las configuraciones diversificadas del robot, lo que permite que cada alumno reciba una guía de aprendizaje personalizada.
El modo tutoría individual de robots se puede utilizar en las siguientes situaciones:
Tutoría individual de micro robots. Los microrobots tienen las ventajas de ser livianos, de tamaño pequeño y fáciles de transportar, lo que permite a los estudiantes usarlos o transportarlos en cualquier momento y lugar para obtener ayuda para el aprendizaje en cualquier momento.
Coaching personal para 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 desempeñar el papel de “tutores”.
Coaching personal con robots blandos. Los robots de software existen en computadoras y redes y pueden rastrear, registrar y analizar la situación de aprendizaje de cada alumno e implementar consultas y orientación de aprendizaje personalizadas.
(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 de funcionamiento puede liberar a los docentes de un trabajo agotador y aburrido y ahorrarles costos salariales.
El modelo de formación asistida por robot tiene campos de aplicación en todo tipo de enseñanzas en todos los niveles. Por ejemplo, los robots se pueden usar para el entrenamiento, demostración y guía de habilidades deportivas tales como deportes, baile, pintura, canto, etc. Los robots también se pueden usar para 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 lograr mejores resultados en la educación con objetivos claros. Objetivos de enseñanza: aprender conocimientos, dominar habilidades y desarrollar una buena calidad psicológica durante las actividades del juego.
Se debe prestar atención a la enseñanza de juegos de robots: 1. 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 docentes que se deben alcanzar. En tercer lugar, los robots pueden desempeñar el papel de competidores y árbitros. El cuarto es proponer objetivos de competición claros y tiempo de competición. El juego debe alcanzar el estado objetivo en un tiempo limitado, pero no puede continuar indefinidamente.
(5) Modo de enseñanza remota del robot
Este modo se centra en las funciones de comunicación, interacción, procesamiento paralelo y base de datos del robot. El robot se puede utilizar en foros y bibliotecas en línea. y el BBS (Bulletin Board System) en línea desempeña un papel más importante en las aplicaciones educativas.
Por un lado, los robots pueden mejorar el nivel de inteligencia de la enseñanza remota. Por otro lado, al establecer una biblioteca de funciones de modelos de estudiantes remotos e implementar una enseñanza personalizada para múltiples estudiantes al mismo tiempo. Se espera que completen muchas tareas que los profesores no pudieron hacer en el pasado. Tareas completadas o incompletas.
También hay modos de enseñanza asistidos por robots, modos de escucha asistidos por robots, modos de resolución de problemas asistidos por robots, etc., por lo que no entraré en detalles uno por uno.