Social responsiveness and its effects on learning in human-human and human-robot interaction

Untersuchungen im Bereich der Pädagogischen Psychologie beschreiben soziale Responsivität als eine der zentralen Voraussetzungen für einen effektiven Wissenstransfer (Aldrup et al., 2020). Das Verstehen von und die angemessene Reaktion auf soziale Hinweise erleichtern den Austausch zwischen Interaktionspartnern und tragen somit zur Reduktion der Komplexität der Kommunikation bei. Bisher ist unser Verständnis des sozialen Reaktionsverhaltens in Lernsituationen jedoch meist auf einige allgemeine Kategorien beschränkt.

Vor diesem Hintergrund verfolgt das Projekt das Ziel der Entwicklung sozial responsiver künstlicher Systeme für den Einsatz in Lernsituationen. Dabei ist ein erstes Teilziel, anhand mittels maschinellen Lernens basierend auf Unterrichtsvideos zentrale non-verbale Kategorien soziale Responsivität im Verhalten von Lehrkräften in der Lehrer-Schüler Interaktion zu identifizieren. Das zweite Teilziel besteht darin, die identifizierten Verhaltensweisen auf künstlich intelligente Systeme zu übertragen und z.B. Lernroboter dazu zu befähigen, soziale Hinweise wahrzunehmen, zu identifizieren, auf diese zu reagieren, um innerhalb der Lehrer-Schüler Interaktion sozial responsiv zu agieren.

Die Entwicklung eines synthetischen Äquivalents der sozialen Responsivität ermöglicht dabei nicht nur die Verbesserung der Kontextsensitivität synthetischer Agenten, sondern bietet darüber hinaus Einblicke in die Prinzipien der sozialen Interaktion zwischen Menschen in Lehr-Lernsituationen.

Unsere Forschungsfragen im Teilprojekt der Schulpädagogik/Empirischen Unterrichtsforschung sind:

• Welche unbekannten Facetten sozialer Responsivität lassen sich über unsere bestehenden Modelle hinaus in lernbezogenen Interaktionen zwischen Agenten (Mensch-Mensch; Mensch-Roboter) identifizieren?
• Welche spezifischen sozialen Verhaltensweisen sind erforderlich, um einen effektiven Wissenstransfer in Lehr-Lernsituationen zwischen Agenten (Mensch-Mensch; Mensch-Roboter) zu gewährleisten?

Das DFG-geförderte Forschungsprojekt ist Teil des Exzellenzclusters „Science of Intelligence” (SCIoI: www.scienceofintelligence.de) der Technischen Universität Berlin und der Humboldt-Universität Berlin in Zusammenarbeit mit der Universität Potsdam, der Freien Universität Berlin, der Charité – Universtätsmedizin Berlin und des Max Planck Institute for Human Development .

Das Projekt wird in Kooperation zwischen dem Arbeitsbereich Schulpädagogik m.d.S. Unterrichts- und Schulentwicklung an der Universität Potsdam (Prof. Dr. Rebecca Lazarides) und dem Fachgebiet Computer Vision & Remote Sensing an der Technischen Universität Berlin (Prof. Dr. Olaf Hellwich) durchgeführt.

Mehr Informationen zum Projekt finden sich hier:
https://www.scienceofintelligence.de/research/researchprojects/project_31/

Wir suchen interessierte Lehrkräfte, die mit ihren Schüler*innen gemeinsam in der Interaktion mit Lernrobotern spezifische Inhalte erarbeiten wollen.
Kontaktieren Sie uns gern: jonas.frenkeluuni-potsdampde

Hier folgen in Kürze Publikationen aus unserem Projekt