Staying engaged in child-robot interaction: A quantitative approach to studying preschoolers’ engagement with robots and tasks during second-language tutoring

Mirjam de Haas

Research output: ThesisDoctoral Thesis

279 Downloads (Pure)

Abstract

Inleiding
Covid-19 heeft laten zien dat onze traditionele manier van lesgeven steeds meer afhankelijk is van digitale hulpmiddelen. In de afgelopen jaren (2020-2021) hebben leerkrachten kinderen online les moeten geven en hebben ouders hun kinderen moeten begeleiden bij hun lesactiviteiten. Digitale instrumenten die het onderwijs kunnen ondersteunen zoals sociale robots, zouden uiterst nuttig zijn geweest voor leerkrachten. Robots die, in tegenstelling tot tablets, hun lichaam kunnen gebruiken om zich vergelijkbaar te gedragen als leerkrachten.
Bijvoorbeeld door te gebaren tijdens het praten, waardoor kinderen zich beter kunnen concentreren wat een voordeel oplevert voor hun leerprestaties. Bovendien stellen robots, meer dan tablets, kinderen in staat tot een sociale interactie, wat vooral belangrijk is bij het leren van een tweede taal (L2).

Hierover ging mijn promotietraject wat onderdeel was van het Horizon 2020 L2TOR project1, waarin zes verschillende universiteiten en twee bedrijven samenwerkten en onderzochten of een robot aan kleuters woorden uit een tweede taal kon leren. Een van de belangrijkste vragen in dit project was hoe we gedrag van de robot konden ontwikkelen dat kinderen betrokken (engaged) houdt. Betrokkenheid van kinderen is belangrijk zodat zij tijdens langere tijdsperiodes met de robot aan de slag willen. Om deze vraag te beantwoorden, heb ik meerdere studies uitgevoerd om het effect van de robot op de betrokkenheid van kinderen met de robot te onderzoeken, alsmede onderzoek te doen naar de perceptie die de kinderen van de robot hadden.
1Het L2TOR project leverde een grote bijdrage binnen het mens-robot interactie veld in de beweging richting publieke wetenschap. Alle L2TOR publicaties, de project deliverables, broncode en data zijn openbaar gemaakt via de website www.l2tor.eu en via www.github.nl/l2tor en de meeste studies werden vooraf
geregistreerd.
Original languageEnglish
QualificationDoctor of Philosophy
Awarding Institution
  • Tilburg University
Supervisors/Advisors
  • Krahmer, Emiel, Promotor
  • Vogt, Paul, Co-promotor, External person
  • Barakova, Emilia, Member PhD commission, External person
  • Bosse, Tibor, Member PhD commission, External person
  • Hindriks, Koen, Member PhD commission, External person
  • Spronck, Pieter, Member PhD commission
Award date20 Apr 2022
Place of PublicationS.I.
Publisher
Print ISBNs978-94-6458-162-1
DOIs
Publication statusPublished - 2022

Fingerprint

Dive into the research topics of 'Staying engaged in child-robot interaction: A quantitative approach to studying preschoolers’ engagement with robots and tasks during second-language tutoring'. Together they form a unique fingerprint.

Cite this