Die Nachhilfesoftware AutoTutor reagiert auf die Emotionen der Schüler

Forscher der University of Notre Dame, der University of Memphis und des Massachusetts Institute of Technology haben eine Computersoftware entwickelt, die auf die kognitiven und emotionalen Zustände der Schüler reagiert, einschließlich Frustration und Langeweile.

Die neue Technologie passt zum Zusammenspiel menschlicher Tutoren. Laut Sidney D’Mello, Assistenzprofessor für Psychologie an der Universität Notre Dame, bietet es nicht nur enorme Lernmöglichkeiten für Studenten, sondern definiert auch die Mensch-Computer-Interaktion neu. D’Mello ist außerdem Assistenzprofessor für Informatik und Ingenieurwesen.

Die als "AutoTutor" und "Affective AutoTutor" bezeichnete Software kann den Wissensstand eines Schülers messen, indem sie Fragen stellt, die Antworten analysiert und dann proaktiv Missverständnisse identifiziert und korrigiert. Es reagiert auch auf die eigenen Fragen, Griffe und Kommentare des Schülers und spürt sogar die Frustration oder Langeweile eines Schülers durch Mimik und Körperhaltung. Es ändert dann seine Strategien, um dem Schüler zu helfen, diese negativen Emotionen zu überwinden, sagten die Forscher.

"Bei den meisten Systemen des 20. Jahrhunderts musste der Mensch über Fenster, Symbole, Menüs und Zeigegeräte mit Computern kommunizieren", sagt D'Mello, der sich auf Mensch-Computer-Interaktion und künstliche Intelligenz in der Bildung spezialisiert hat. „Aber Menschen haben immer durch Sprache und eine Vielzahl von nonverbalen Hinweisen wie Mimik, Augenkontakt, Haltung und Geste miteinander kommuniziert. Die neue Technologie verbessert nicht nur den Inhalt der Nachricht, sondern liefert auch Informationen zu den kognitiven Zuständen, Motivationsniveaus und der sozialen Dynamik der Schüler. “

AutoTutor ist ein intelligentes Tutorensystem (ITS), mit dem Schüler komplexe technische Inhalte in Newtonscher Physik, Computerkenntnissen und kritischem Denken erlernen können, indem sie ein Gespräch in natürlicher Sprache führen. Es simuliert die Lehr- und Motivationsstrategien menschlicher Tutoren, modelliert die kognitiven Zustände der Schüler und passt die Interaktion dann an einzelne Schüler an. Außerdem beschäftigen sich die Schüler mit Bildern, Animationen und Simulationen.

Affective AutoTutor fügt emotionsempfindliche Funktionen hinzu, indem es Gesichtszüge, Körpersprache und Konversationshinweise überwacht. Die Forscher „erklären“ dann negative Zustände wie Frustration und Langeweile und „synthetisieren Emotionen über den Inhalt seiner verbalen Antworten, der Sprachintonation und Mimik eines animierten Lehrers. “

"Ähnlich wie ein begabter menschlicher Tutor versuchen AutoTutor und Affective AutoTutor, den Schüler zwischen den Extremen Langeweile und Verwirrung im Gleichgewicht zu halten, indem sie das Tempo, die Richtung und die Komplexität der Lernaufgabe subtil modulieren", sagte D'Mello.

AutoTutor wurde an mehr als 1.000 Schülern getestet und erzielt Lerngewinne von ungefähr einer Buchstabenklasse - Gewinne, die sich als besser als unerfahrene menschliche Tutoren erwiesen haben und fast die Messlatte von erfahrenen menschlichen Tutoren erreichen, fügte er hinzu.

Quelle: Universität Notre Dame