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对于大学课堂而言,远程呈现机器人是否是仅次于亲临现场的最佳选择

2026-07-14 18:02:16 教育与学习 阅读

一项新研究表明,远程临场机器人能帮助远程学习的大学生感觉更融入课堂。

鉴于COVID-19大流行导致的全国性在线教学转变,这些发现尤为重要,这迫使许多原本应在教室和实验室学习的学生不得不接受远程教育。

由俄勒冈州立大学(OSU)工程学院的Naomi Fitter领导的美国国家科学基金会研究,考察了大学生的上课体验,形式有三种:亲自出席、通过远程临场机器人、以及通过远程学习工具(如直播、录播讲座和带提问的电话接入)。

研究结果发表在《机器人与自动化快报》上。

参与研究的18名工科学生的偏好分布在远程学习工具(DLT)和亲自上课之间。研究中四门课程的讲师一致倾向于亲自给学生上课。

但讲师们认为,对于远程学习而言,远程临场机器人优于远程学习工具;学生们也指出,机器人能让他们更投入、更具表现力,也更有自我意识。

Fitter指出,甚至在大流行之前,美国就有14%的大学生完全在线攻读学位,另有15%的学生至少在部分时间使用远程学习技术。

 

“学生参与远程学习的原因有很多,”她说,“远程学习存在根本性的挑战,例如需要找到一种方法来培养学生在时间管理和积极倾听方面的技能,这些技能通常是在高等教育期间培养的。远程学习者也容易错失从同伴那里获益的机会——学习过程中有效的社会互动能带来更好的批判性思维和更长期的信息记忆。”

研究中机器人的用户界面包括前置和下置摄像头视角、缩放选项、基于鼠标和键盘的机器人操控,以及用于调整视听元素的菜单。

“过去的研究已经探索了远程临场机器人在各种环境中的使用,包括医院、办公室、博物馆和专业会议,”Fitter说。

该研究的参与者(还包括俄勒冈州立大学文理学院的研究人员Nisha Raghunath和Christopher Sanchez)通过每种指定方式上课两周。这些课程是四门中等规模的高年级工程课程——机器学习、软件架构、算法分析和计算机系统结构——主要形式为教室内的传统讲座,并鼓励学生参与。

俄勒冈州立大学的研究人员以及南加州大学和加州大学圣克鲁兹分校的合作者带着三个假设进入了这项研究:

  • 亲自上课将为学生带来更好的自我报告学习成果。
  • 使用远程临场机器人将比远程学习技术带来更强的临场感和自我表达感——使用机器人时的临场感将比通过远程学习方法更接近亲自上课时的临场感。
  • 当学生无法亲自上课时,他们和他们的讲师将更倾向于选择远程临场机器人而非远程学习方法作为远程学习解决方案。

“参与者通常使用机器人观看讲座、在讲座期间提问,并在休息时间四处走动与朋友或讲师交谈,”Fitter说。“当被要求选择唯一最喜欢的上课方式时,九名参与者选择了亲自出席,八名选择了DLT资源,一名选择了远程临场机器人。”

在参与者完成的每日调查的各个方面,亲自学习排名均高于其他出勤方式,但在学习便捷性方面除外,在这方面它与远程学习技术持平。与其他学习方法相比,亲自学习被描述为更具社交性和个人表现力,且临场感和互动能力也更好。

 

“并非所有学生在研究前都意识到了亲自学习的价值,”Fitter说。“讲师们一致倾向于学生亲自出席。但亲自学习也有缺点,比如‘有人坐在我旁边总是说话’。”

在研究后的采访中,学生参与者普遍对机器人给予了正面评价,但也指出了不完美之处,例如“有时我无法正常阅读屏幕上的内容”以及“我不确定我的说话音量是否合适”。

“如果远程临场机器人的摄像头质量不够好,为其投资其他新功能可能是徒劳的,”Fitter说。

讲师们大多很看重能够看到学生的面孔和非语言表达,同时表示更倾向于让远程学生使用远程临场机器人上课。

“尽管报告了某些挑战,但参与者使用远程临场机器人的整体体验似乎是积极的,”Fitter说。“在这个家庭、团队和班级日益分散的世界里,理解如何利用技术保持人们的联系将变得越来越重要。”

信息来源

Story Source:

Materials provided by Oregon State University. Original written by Steve Lundeberg. Note: Content may be edited for style and length.

Journal Reference:

Naomi T. Fitter, Nisha Raghunath, Elizabeth Cha, Christopher A. Sanchez, Leila Takayama, Maja J. Mataric. Are We There Yet? Comparing Remote Learning Technologies in the University Classroom. IEEE Robotics and Automation Letters, 2020; 5 (2): 2706 DOI: 10.1109/LRA.2020.2970939

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