教育与科技的结合：通过与机器人做游戏，打开特殊儿童的内心世界

文|芝士派讲解员

编辑|芝士派讲解员

教育机器人是神经发育障碍儿童教育和治疗的宝贵工具，尤其是在活动中引入时，结合游戏化和讲故事元素。

但是一些治疗师对所涉及的技术缺乏熟悉，使得它们难以广泛引入，并导致针对具体病例而不是更普遍的方法。

提供一个通用的框架可以缩小治疗师、教育工作者和工程师的不同专业知识之间的差距，关于儿童任务参与度、注意力水平和社交技能使用的结果是积极的。

对试点研究的讨论为改进所提出的方法的未来实施提供了线索，这种方法可作为未来实验设计的框架，包括教育机器人、游戏化和讲故事的治疗活动。

教育机器人的出现，为特殊儿童带来了怎样的改变？又有哪些地方是需要改进的呢？

①

简介

从家庭到工业应用，机器人的使用几乎在人类活动的方方面面都在扩大，如今我们可以找到吸尘或拖地、帮助执行手术程序、执行非平凡装配程序或在航空航天领域执行复杂操作等的机器人。

机器人简化和促进人类任务，例如能够进入人们无法进入的地方，机器人的使用正在到处传播，进入了几年前没有想到的各个领域，例如教育。

将机器人纳入教育环境可以被视为教育如何通过整合与信息和通信技术相关的工具进入增强过程的典范。许多研究人员促进技术在教学中的整合，无论是对学生还是教师，因为它提供了机会。

教育机器人通过游戏帮助孩子发展数学逻辑思维，特别是计算思维的基本认知技能，发展当我们想通过一系列有序动作解决问题时发生的心理过程。

教育机器人允许儿童从很小的时候学习技术技能，同时还可以发展社交技能，有简单的机器人非常适合幼儿园和小学。

有些机器人具有更大的功能和更高的成本，可用于中等和高等教育，并为复杂的数学和科学概念的发展提供了巨大的可能性。

ER的用处超出了数学，逻辑和计算思维，机器人支持的干预措施作为神经发育障碍学生的教育策略特别有用。

这不仅在教育策略层面如此，而且作为治疗方案的一部分，ADHD 是儿童中最常见的神经发育障碍之一，估计全球患病率为 5%。

这种疾病可能包括注意力缺陷、冲动以及运动和发声亢进，另一种相关的神经发育障碍是DLD，它影响约7%的人口，并影响口头语言表达和理解。

对于一般人群来说，这是一种相对鲜为人知的疾病，ASD 包括广泛的认知和神经行为障碍，包括社交受损、受限和重复行为模式以及语言和非语言交流受损等特征。

这些问题导致ASD患儿受到限制，如果不进行干预，会阻碍他们在学校的学习和融入，对于患有自闭症谱系和注意力缺陷障碍的儿童，ER已被用于改善不同方面。

近年来游戏化疗法越来越多地用于改善教育表现和儿童健康，基于使用教育机器人的治疗活动开发方法，以及游戏化技术的引入，包括在有吸引力的叙述中。

这种方法是专门为治疗患有不同神经发育障碍的儿童而设计的，基于低成本的教育机器人，迄今取得的成果，以及在随后各节中描述和讨论的结果，是非常有希望的。

②

材料和方法

每个学科在每个步骤中都会有不同的突出程度，使用教育机器人是实现活动主要目标的手段，而不是目标。

重要的是要注意，该方法的应用不一定是线性的，正如后面所解释的，该过程应该是迭代的，通过进行必要的测试和调整，让某些步骤的改进指导其他步骤的改进。

概念和培训第一步是让整个跨学科团队熟悉与干预相关的所有概念、问题和工具，这涉及低成本机器人的存在、使用和处理、叙事和游戏化环境。

待治疗儿童的具体特征，神经发育障碍儿童基于ER的治疗性活动的最新进展等，在这个阶段，重要的是在整个团队中讨论各个方面，例如拥有一个结构化的叙述的重要性，以背景化和激励未来的活动。

在这个框架中讨论游戏化的相关性也很重要，具体讨论应专门针对不同方面，例如将游戏化作为激励元素的好处，既对行为改善，也对学习或认知改善。

根本目标是要设计的体验应该是治疗性的、安全的、有趣的、激励性的和对孩子来说愉快的，应详细考虑和讨论要治疗的儿童的具体特征，他们的问题和可能的治疗方法。

目标可能是通过将机器人纳入选择性注意力指标来改善治疗结果，另一个例子是使用ER和叙述来降低活动的辍学率。

可能的目标可能是评估如何应用ER来帮助特殊儿童，一般来说，目标不需要针对每个孩子。

他们可以定义一条进展线，然后可以根据每个孩子的特点对其进行改进，为特定案例设定的目标应该是具体的、相关的、可衡量的和可实现的。

团队应执行招募任务，并与实体和协会建立合作关系，为活动中考虑的神经发育障碍儿童提供治疗。

在这些情况下，实际样本量可能与理想样本量不同，尽管样本量小于理想样本量的研究应被视为有助于提供部分的、非结论性的见解。

确定什么是适当的样本量可能需要在以前没有足够的关于该主题的工作时进行额外的试点研究，关于征聘过程，应举行一次信息会议，介绍总体目标。

咨询参与儿童的当前治疗师，以了解他们的特定特征、需求和当前治疗。

只要有可能，还将对参与的儿童进行基线测量，即在整个活动开始时收集有关指标价值的信息。

一旦选择了参与的儿童并考虑到他们的诊断和特征，就应该进行一项研究，以确定他们的治疗需求以及他们的偏好和或可能的个人局限性。

根据获得的结果和可能的相似性或差异性，将决定何时以及如何定制干预，以便可以为同质儿童群体建立相同的干预措施，或者可以根据每个孩子的特殊性进行个体适应。

为每个参与者确定具体目标，与一般目标类似，但是这些目标必须是具体的、可实现的、相关的和可衡量的，在这种情况下将确定实现日期。

在这一步中，必须根据先前确定的具体目标设计整体叙述、游戏化策略、要开展的活动和所选机器人的使用。

作为第一步，应研究对每个儿童进行的传统干预活动。将考虑每项活动追求的目标、可以衡量的指标以及每项活动的难度水平。

还将评估对这种活动的调整是否足够，或者是否应该包括适合每个儿童的年龄和特点的新活动，在这种情况下，哪些活动。

必须为选定的叙事和活动选择合适的一个或多个机器人，考虑到儿童的年龄、他们的特定疾病和所寻求的目标。

设计活动后，必须使用选定的 ER 实施这些活动，这包括机器人编程、分步指令开发、指标收集、游戏板制作、活动卡或活动所需的任何其他问题。

③

研究实验

这里给出的示例中，实验的目的是研究使用机器人和叙事对神经发育障碍儿童的影响，ER干预可以被认为是一项实验研究。

如果实验涉及在暴露于干预因素之前的评估，它将被视为前瞻性研究，如果可以衡量该因素对不同指标的影响，则可以将其视为一项分析研究。

如果随着时间的推移在不同时刻反复测量这些指标，这将是一项纵向研究，其他方面，例如实验的盲法程度和下面解释的特征，也应确定。

根据确定的目标，并始终尊重所有道德原则，将确定是否需要定义对照组与实验组，或者是否只有一组儿童，如果要治疗的受试者数量足够少，则可能无法建立对照组。

因变量、自变量和无关变量自变量将是设计的干预，基于在叙事中使用机器人和游戏化元素，因变量将是研究儿童神经发育障碍进展的指标。

在活动期间，将研究因变量是否确实因干预措施而异，不同指标的测量条件也应尽可能均衡，目标、时间和要执行的活动的难度都很重要。

实验设计应考虑何时以及如何测量每个指标，无论是在实验开始时建立基线时，还是在干预会议期间和最终评估期间。

如果存在不同的儿童群体，则应努力使进行这种评估和衡量的条件平等。例如，应该进行相同类型的活动，并且儿童应该有相同的时间可用于执行活动，相同的辅助工具，相同的尝试次数等。

理想情况下，将要开发的治疗活动应由已经与儿童建立联系并具有与他们合作经验的专业人员应用。

在孩子们已经熟悉的空间中进行活动会很方便，以尽量减少无关的变量，并确保影响他们表现的唯一新元素是由机器人、叙事等定义的特定活动。

干预方案还应详细说明治疗师何时以及如何进行干预，例如提供帮助，以便对不同的儿童公平。

现阶段应制定统计分析计划，根据每个实验，将确定将应用哪些统计测试来执行数据分析，以便能够获得活动结果。

如果没有对照组，可以进行重新测试，并且可以比较实验开始和结束时同一孩子的结果，以研究该受试者的指标是否有演变。

在开始大规模干预之前，强烈建议进行减少受试者数量的试点研究，这项研究将允许确定干预和观察方案中的可行性问题或缺陷。

一旦根据试点研究获得的信息进行了修改，将进行最终研究，解释获得的结果并就最初提出的假设得出结论。

这项研究的结果将有助于改进该方法的应用，并为未来的研究完善其某些阶段，通常需要反复重复整个方法或其某些步骤以逐步完善它，特别是在试点研究中获得的信息对于确定哪些步骤仍需要改进非常相关。

第一步讨论了主要目标和方法，一方面是要检查了全球方法和目标，分析和讨论了儿童的需求和既定的治疗方法，另一方面游戏化的好处和叙事的力量得到了分享。

然后介绍可以使用的不同机器人，它们的主要功能以及如何使用它们。

在一个单独的阶段设计活动并编写所有必要的辅助材料，这些材料以及所需的机器人一起分发给治疗师，以便在儿童干预期间使用它们。

确定哪些指标和信息与评估活动成效相关，对于这个实验，决定收集有关儿童关注活动多长时间的信息，以及他们的困难，犯的错误，获得的帮助，他们的沮丧程度和满意度。

一旦了解了受试者及其特征，就为每个科目制定了具体目标，在这种情况下，孩子们的课程水平是相似的，他们都进行相同的活动，挑战难度相同。

表 2.通过观察儿童在课程中的结果和行为来收集具体指标。

下一阶段对之前测试过的治疗活动进行了调整，以便孩子们可以在游戏化的环境中进行。

这些活动嵌入在一个引人入胜的叙述中，是为了尽可能长时间地捕捉和保持孩子们的注意力，并且很容易整合选定的低成本机器人。

参加这些活动的孩子们被告知，他们与机器人一起被选中执行太空任务。为了取得成功，他们需要学习和训练驾驶宇宙飞船并获得宇航员卡，只有这样，他们才能执行任务。

图1.Ozobot机器人及其颜色代码

关于活动板的设计，可以在纸板或电子设备上移动，机器人的传感器识别由四种颜色形成的颜色序列：黑色、红色、绿色和蓝色。

这些序列可以由两个到四个色点组成，最多可创建 27 个代码命令，关于治疗活动，对于获得显示可靠改善的结果所需的最小疗程次数尚未达成共识。

图2.练习跳线的测试活动示例

为了尽可能少地干扰会议的动态，决定不对孩子们进行额外的诊断测试，而是从治疗师对参与儿童的了解开始，他们已经与他们一起工作了一段时间。

在没有对照组的情况下进行了分析前瞻性实验研究，最后根据收集的指标，创建一个表格，以便治疗师可以在每次治疗期间收集他们的观察结果。

图3.数据收集表单中的问题示例。

干预方案包括在埃斯费拉基金会内的儿童正常环境中进行设计的活动，并得到已经与每个孩子一起工作的同一位治疗师的支持。

这样做的主要原因是便于儿童接受，并尽量减少外部变量的影响，活动的总时长平均为326.67分钟，尊重最初计划的时间，涉及每个孩子和治疗师。

④

对这项研究的讨论

在不断变化的社会现实中，如果我们想弥合治疗创新与实践之间的差距，建议在来自不同背景的专业人士和研究人员之间建立密切合作。

他们的团队合作在设计适合特定受试者需求及其治疗目标的工具和程序方面可以非常富有成效，这些工具设计完成后，不仅必须在最佳实验室条件下，而且必须在实际治疗情况下对真实患者进行验证。

这些活动专门针对患有泛自闭症障碍、多动症和DLD的儿童，使他们能够表现出注意力和冲动控制以及加强自我调节技能的改善。

这些类型的孩子在与其他孩子互动时，通常不会寻求或试图与人类同龄人保持关系，他们更喜欢非人类或机电设备提供的刺激，不像其他孩子，他们可能会发现与其他同龄人的社交关系令人满意。

这种研究方法可以帮助设计和开发使用低成本机器人的治疗活动，基础是将活动转化为对儿童有吸引力的叙述，并通过引入游戏化元素来增强它，这些元素描述了在设计时要遵循的不同步骤，并且可以应用于各种特定需求和目标。

作为应用示例展示使用Ozobot进行的基于太空旅行的叙事的设计和开发，并展示了它如何应用于具有相似课程水平的神经发育障碍儿童的紧凑群体。

参与者能够成功实施所有设计的活动这一事实表明了这项工作中包含的实验和活动的良好设计，这反过来又要归功于所提出的方法。

叙述和所包含活动的设计过程由治疗师监督，以确保它们完全符合儿童的课程水平和干预计划，叙事和游戏化元素，一旦克服某些困难就能够获得徽章和奖励，激励了孩子们的积极参与，由于提出的挑战，他们在不同的课程中按照自己的节奏进步。

参考文献：

Alimisis，D.教育机器人：开放性问题和新挑战。2013

皮蒂·帕蒂诺，库尔托·迭戈，莫雷诺·罗迪拉，罗德里格斯·孔德：IEEE修订版伊比罗亚姆。2014

周斌，Shih，R.C.幼儿的基本计算思维：对没有计算机的教育机器人的分析。2021

艾曼，沙拉夫，艾哈迈德，阿布登纳德：使用交互式严肃游戏教孩子计算思维。2018

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