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对于大学课堂而言,远程呈现机器人是否是最接近亲临的方式

本站发布时间:2025-08-04 06:00:42
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鉴于COVID-19大流行导致全国转向在线教学,迫使许多原本会在教室和实验室学习的学生进行远程教育,这些发现尤为重要。

由俄勒冈州立大学工程学院(OSU College of Engineering)的Naomi Fitter领导的国家科学基金会(National Science Foundation)研究,调查了大学生以三种形式上课的体验:面授;通过远程呈现机器人;以及通过远程学习工具,如直播、录播讲座和拨打电话提问。

研究结果发表于《机器人与自动化快报》(Robotics and Automation Letters)。

被研究的18名工程专业学生的偏好,在远程学习工具(DLT)和面授之间产生了分歧。研究中四门课程的教师则一致倾向于面授教学。

但教师们认为,对于远程学习,远程呈现机器人优于远程学习工具;学生们也指出,机器人能让他们保持更高的参与度、表现力和自我意识。

Fitter指出,即使在大流行之前,美国也有14%的大学生完全在线攻读学位,另有15%的学生至少在某些时候使用远程学习技术。

 

“学生进行远程学习的原因有很多,”她说。“远程学习存在根本性挑战,例如需要找到一种方法来培养学生通常在高等教育期间培养的时间管理和积极倾听技能。远程学习者还容易错过受益于同伴的机会——学习过程中有效的社交互动能带来更好的批判性思维和更长期的信息保留。”

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

“过去的研究探索了远程呈现机器人在医院、办公室、博物馆和专业会议等多种环境中的应用,”Fitter说。

该研究的参与者还包括俄勒冈州立大学文理学院(OSU College of Liberal Arts)的研究人员Nisha Raghunath和Christopher Sanchez,他们通过每种指定的方式参加了为期两周的课程。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组织——主要包括传统的课堂讲座,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研究:

  • 面授上课将使学生获得更好的自我报告学习成果。
  • 使用远程呈现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面授上课时的临场感。
  • 当学生无法面授上课时,他们及其教师将更倾向于选择远程呈现机器人作为远程学习解决方案,而非远程学习方法。

“参与者通常使用机器人来观看讲座、在讲座期间提问,并在课间走动与朋友或教师交谈,”Fitter说。“当被要求选择一种最喜欢的上课方式时,九名参与者选择了面授,八名选择了DLT资源,一名选择了远程呈现机器人。”

在参与者完成的日常调查的各个方面,面授学习的排名均高于其他上课方式,除了学习便利性一项,在该项上面授与远程学习技术持平。与其他学习方法相比,面授学习被描述为更具社交性和个人表现力,临场感和互动能力也更好。

 

“并非所有学生在研究前都认识到了面授学习的价值,”Fitter说。“教师一致倾向于学生面授上课。但面授学习也存在缺点,例如‘有人总坐在我旁边说话’。”

在研究后的访谈中,学生参与者普遍对机器人给予了积极评价,但也指出了不足之处,例如“有时我无法正常阅读屏幕内容”和“我不确定自己的说话音量”。

“如果远程呈现机器人的摄像头质量不足,为其投资其他新功能可能是徒劳的,”Fitter说。

教师大多赞赏能够看到学生的面部表情和非语言表达,同时表达了更倾向于让远程学生使用远程呈现机器人上课。

“尽管报告了某些挑战,但参与者使用远程呈现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联系将变得越来越重要。”

Story Source:

Materialsprovided byOregon 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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