تعزيز برمجة الروبوت مع ردود الفعل البصرية و الواقع المعزز

ترجمة بتصرف لمقال: Enhancing Robot Programming with Visual Feedback and Augmented Reality

 

نبذة مختصرة

لقد اظهرنا في بحثنا السابق ان الطلاب الذين يستخدمون الروبوت التعليمي ثيميو و بيئتها البرمجة المرئية كانو قادرين على تعلم المفهوم المهم في مجال علوم الكمبيوتر للتعامل مع الأحداث. يعمل هذا البحث على توسيع هذا العمل من خلال دمج الواقع المعزز في الأنشطه.  استخدم الطلاب الكمبيوتر اللوحي الذي يعرض الحدث المنفذ على الروبوت في الوقت الحقيقي .  لقد تم عرض هذا الحدث على الجهاز اللوحي عن طريق صورة من الكاميرا حيث تظهر موقع الروبوت عندما تم تنفيذ الحدث.  بالإضافة الى ذلك تم تنفيذ  ردود الفعل البصرية في البرنامج.   حيث طورنا استبيان فيديو روائي للتحقيق في أداء الطلاب على مهام الروبوتات. وقد تم جمع البيانات عن طريق مقارنة اربع مجموعات:   أر+ف ب , فب+     و أظهرت النتائج أن الطلاب الذين يتلقون تغذية راجعة قاموا بإرتكاب أخطاء أقل في تنفيذ المهام.   و أن أولئك الذين يستخدمون أر قامو بإرتكاب أخطاء أقل ولكن هذا التحسن لم يكن كبيرا على الرغم من تحسن أدائهم .   ان المشكلات التقنية مع الاجهزه والبرمجبات أظهرت أين الحاجه للتحسينات.

الفئات وأوصاف الموضوع:

2. 3. ك [الكمبيوتر والتعليم]: تعليم العلوم – علوم الحاسب والتعليم

9 . 2 . i [الروبوتات ]

مصطلحات عامة:

عوامل بشريه

الكلمات المفتاحية:

الوبوتات في محال التعليم : ثيميو , اسيبا , لغة البرمجه المرئيه ; الواقع المعزز : زوج اجراءات الحدث

الإذن بتقديم  نسخ رقميه أو مطبوعه من كل هذا العمل أو جزء من هذا العمل للاستخدام الشخصي أو الفصول الدراسية دون رسوم بشرط ألا يتم نسخ العمل أو توزيعه لأغراض الربح  أو المزايا التجاريه وعلى أن تكون النسخ تحمل هذا الإشعار و الاستشهاد الكامل في الصفحة الأخيرة .  حقوق الطبع لمكونات مثل هذا العمود تعود إلى أم سي أم ويجب الإشارة لها. المستخلص مع الإشارة مسموح. لنسخ أو إعادة نشر أو نشر العمل على جهاز أو قوائم يتطلب إذن خاص أو رسوم مالية. يطلب الإذن من permissions@acm.org

  1. المقدمة:

تستخدم أنشطة الروبوتات  على نطاق واسع لتعريف الطلاب بالعلوم والرياضيات والهندسة والتكنولوجيا بشكل عام وعلوم الكمبيوتر بشكل خاص . ان الانشطه الروبوتيه مثيرة وممتعة , ولكننا مهتمون أيضا في التحقيق اذا كانت الانشطه تؤدي الى تعلم  موضوعات العلوم والرياضيات . لقد وصفنا في البحث السابق ان البحث الذي جرى خلال برنامج التوعية باستخدام ثيميو الثاني التعليمي ولغتها البرمجية المرئية . و اظهرنا أن الطلاب تعلموا بنجاح أهمية مفهوم علم الحاسوب في التعامل مع الاحداث .

بينما كان الطلاب قادرين على فهم الاحداث المستقله , كان لديهم مشكله مع تسلسل الاحداث.     يستكشف هذا البحث طريقتين مستقلتين لتطوير فهمهم لبرمجة الروبوتات :   التغذيه الراجعه البصريه التي تظهر أي معالج حدث  يتم تنفيذه وتعزيز واقعه حاليا ( كما اقترح اصلا من قبل ناشرها ).

لقد تم تحسين منهجية البحث . في التعلم تم قياسه عن طريق ادارة استبيان نصي يحتوي على تمارين حول برامج لغة البرامج المرئية وسلوكيات الروبوت التي يمكن ملاحظتها عند تشغيل البرامج .   لقد لاحظنا ان هناك بعض الطلاب الصغار قد وجدوا ان الاستبيان النصي من الصعب فهمه.  ولذلك قمنا بتنفيذ نوع جديد من ادوات البحث وه فيديو استبياني حيث تم اعطاء الطلاب خيارات متعدده من بين العديد من الفديوهات القصيره.

لقد تم قياس اداء الطلاب في 22 نظام تجريبي : مقارنة مجموعات المعالجة التي تستعمل (الواقع المعزز) مع مجموعات السيطره التي لم تفعل ذلك , ومقارنة مجموعات المعالجة التي اخذت تغذية راجعة مع الذين لم يأخذوا.

ويصف القسم الثاني طبيعة البرمجيات والروبوت , بينما يناقش القسم الثالث اعمال سابقة في  (الواقع المعزز)  في التعليم ونظام الواقع المعزز ونظام الواقع المعزز الذي طورناه . ان منهجية البحث وتصميم الفيديو الاستبياني معروضان في القسم الرابع .   بينما يظهر ما بين القسم الخامس والسابع نتائج التحليل والمناقشه والقيود  المفروضة على البحث .   ويصف القسم الثامن خططنا للمستقبل .

2. ثيميو الثاني وأسيبا:

تم انشاء روبوت ثيميو الثاني {11} وبرمجيات أسيبا المخصصة له في المعهد الإتحادي السويسري .

(epfl and ethz) و ecal (جامعة االفنون والتصميم)  كلاَ من التصميم الخارجي والبرمجيات تعتبر من برامج مصدرية و أصلية  يعد الروبوت صغيراً بأبعاد (11 × 11 × 5 سم) , ومكتفي ذاتياً وقوي مع وجود عجلتين تندفعان بشكل مستقل ومتفاوت، يملك الروبوت خمس أجهزة استشعار في الأمام و إثنين من الخلف و إثنين على الجزء السفلي . يوجد خمسة أزرار على الجزء العلوي و التي هي مقياس تسارع ثلاثي المحاور وميكرفون وجهاز استشعار الأشعه تحت الحمراء لاستقبال إشارات من جهاز التحكم عن بعد ومقياس الحرارة.  للاخراج يوجد مصابيح حمراء-خضراء-زرقاء في الجزء العلوي و السفلي من الروبوت , بالاضافة الى مصابيح أحادية اللون بجانب أجهزة الاستشعار و مجموعة تأليف الصوت , علقت صورة مطبوعة على الجزء العلوي من الروبوت حتى تستطيع الكاميرا

التعرف على الروبوت عند استخدام الواقع المعزز (الشكل1) تستعمل بيئة أسيبا (8) تصور الأحداث

لإنشاء معالجات أحداث لأجهزة الاستشعار   وتعد لغة البرمجة المرئية 1 , ويبين الشكل 2 برنامج لغة البرمجة المرئية خلال تتبع خط أسود من الشريط اللاصق على أرضية بيضاء . على اليسار عمود من مجموعات الاحداث وعلى اليمين عمود من مجموعات الانشطه   وعن طريق سحب و إسقاط مجموعة أحداث واحدة و مجموعة أو أكثر من الانشطه إلى العمود الأوسط يتم إنشاء زوج اجراءات الحدث. يعبر عن كلاً من مجموعات الاحداث و مجموعات الانشطه بالحدود مما يمكن المستخدم من إنشاء العديد من البرامج  من عدد قليل من المجموعات .

تستخدم الانشطه الروبوتيه المذكورة نسخة مطورة من لغة البرمجة المرئية و أهم تطوير عليها هو أنه يمكن إلحاق العديد من الانشطه بحدث واحد 2.

ويتم تحقيق الملاحظات المرئية من خلال تسبب زوج اجراءات الحدث بالوميض كلما يتم تنفيذه  هذا يسهل فهم العلاقة الزمنية بين الأزواج والعلاقة المكانية بين الروبوت وبيئتها .

3. الواقع المعزز:

  • المعلومات المسبقة

لقد تماستخدام لغات البرمجة  المرئية على نطاق واسع ويتم الادعاء ان البرمجة القائمة على الحدث هي نهج فعال في تدريس البرمجة التمهيدية . ومع ذلك , فقد وجدنا ان الطبيعة اللامتزامنة للبرامج القائمة على الحدث تجعل اثر أي تنفيذ صعباً .  ومع ذلك فإنه عند استخدام اللغه البصرية يمكننا تصور وجود علاقة بين المكان والزمان للروبوت والتنفيذ للبرنامج .    بناء على الادلة العصبية المبنية على اساس الادراك

نقترح فرضيتنا لجعل هذه العلاقة واضحة ومتاحة للطالب    مما سيساعد الطلاب على فهم ماذا يفعل برنامجهم بشكل افضل وقيادتهم للتعلم أسرع.   اننا نقترح استخدام الكمبيوتر اللوحي لتوفير نافذة في العقل النشط للروبوت واضفاء الطابع المحلي للروبوت باستخدام الواقع المعزز .  يستخدم نظام نتائج التدقيق كل من تنفيذ الاحداث المكانية والزمانية لمساعدة لمساعدة الطلاب على فهم مايقوم به برنامجهم .

ابرزت اعمال سابقة في الواقع المعزز في التعليم ان انظمة الواقع المعزز لها تكلفة من حيث الوزن والضخامة : علاوة على ذلك , تم تولي مقارنة للكميات القليلة مع فعاليتها ضد حلول الواقع غير المعزز للمشكله ذاتها    وعلاوة على ذلك هناك استخدام قليل للواقع المعزز في تعليم علم الحاسوب. استكشفت بعض الابحاث كيفية ادخال البرامج باستخدام القطع الاثرية المادية ولكن لاشيء منها استخدم الواقع المعزز لتوفير التسهيلات للبحث عن النواقص وتصحيحها

3.2 نظام الواقع المعزز

يتكون نظام الواقع المعزز من تطبيقات الأندرويد أو نظام تشغيل iOS والذي يعمل على كمبيوتر لوحي ويتصل بكمبيوتر يعمل بلغة الترجمة المرئية  ويجد التطبيق موقع الكمبيوتر اللوحي عن طريق الكشف عن صورة مكانه باستخدام كاميرته الشكل 3 ويجد موقع الروبوت عن طريق الكشف عن الصورة المطبوعة في أعلاه (الشكل1) .  و تظهر صورة الكاميرا على شلشة الكمبيوتر اللوحي بالاضافة الى زوج اجراءات الحدث في موقع تواجد الروبوت (الشكل4) . في الجزء السفلي من الشاشة اللوحية تظهر أوقات تنفيذ هذه الاحداث بالتوقيت المحلي الذي يمكن رفعه وتنزيل وتكبيره باستخدام السحب و الضغط   يمكن إختيار الأزواج المعززة من خلال لمس الشاشة وسيتم تظليل الوقت الماظر في الجدول الزمني المحلي   ويشير الجدول الزمني العالمي أي جزء من التسجيل الكلي يظهره الجدول .

تم تنفيذ نظام الواقع المعزز باستخدام فوفوريا لتتبع صورة الأرض والجزء العلوي للروبوت ومساعدتها من اجل اطار متماسك و تتواصل مع لغة البرمجة البصرية عن طريق tcp/ip.

4. منهجية البحث

  • السكان

تألفت ورشات العمل من 14 جلسة مدتها 75 دقيقه تم عقد جلستان بشكل متشابه

الاستبيان

تكون الاستبيان في بحوثنا السابقة على صورة للغة البرمجة البصرية مع ردود لخيارات متعدده التي كانت وصف نصي لسلوك الروبوت عند تنفيذ البرنامج.

4.2 الإعداد التجريبي

كان هناك متغيران مستقلان في بحثنا:

  • الواقع المعزز : كان يستخدم من قبل الطلاب في الغرفة 1 بينما يتم استخدام لغة البرمجة البصرية في الغرفة 2من دون الواقع المعزز
  • التغذية الراجعة البصرية: كان يتم استخدام التغذية البصرية الراجعة من نظام لغة البرمجة البصرية والواقع المعزز في اول جلسة , بينما لم تكن لبتغذية الراجعة تستخدم خلال الجلسة الثانية .

تم تخصيص اول 15 دقيقة من كل جلسة لتقديم الروبوت وهيكلية سلوكياته.  يتعلم الطلاب خلال ال 15 دقيقة القادمة عن لغة البرمجة البصرية وتتبع ب 30 دقيقة مخصصه لحل المهمات الصعبة وفي ال 15 دقيقة الأخيرة يجيب الطلاب على فيديو الاستبيان .

treatmentcontrolp-valueQ1Q2Q3Q4Q5Q6Q7Q8
Feedback       0.81 (n = 47)1.74 (n = 34)0.003A7.30.02.434.19.824.47.314.6
Augm.Reality    1.00 (n = 41) 1.40 (n = 40)0.10N7.52.52.530.017.530.025.025.0
p0.690.990.480.870.490.750.060.37

جدول(1):   عدد الأخطاء الرئيسيه وقيمة اختبار

مربع – كاي لظروف مختلفة

Q1Q2Q3Q4Q5Q6Q7Q8
AF0.00.04.032.04.024.00.04.0
AN18.80.00.037.518.825.018.831.2
NF0.00.00.022.718.218.218.218.2
NN16.75.65.638.916.744.433.333.3

جدول رقم (2):   نسبة الخطأ لإجابات الاستبيان

5. النتائج

  • الاستبيان

لقد احصينا عدد الأخطاء لكل مشارك للمقارنه بين مجموعة المعالجه والتحكم.  ويبين الجدول 1 متوسط الخطأ وقيمة اختيار اختبار مربع كاي من رسومها البيانيه الخاليه من أي تأثير .  استخدمنا تنعيم لابلاس لتطبيق اختبار مربع كاي حتى عندما تكون المجموعه الضابطه تملك صفر من المدخلات في إحصاء الأخطاء المعطاة   ونحن نرى ان استخدام التغذيه الراجعه يقلل من الاعتماد على الخطأ بشكل كبير في حين ان استخدام الواقع المعزز ليس هام.

ويبين الجدول 2 نسبة الخطا للإجابات بالنسبة للأربعة أجهزه في التجربة:  AF = ar and fb, AN = ar with no  fb,   NF   =   no   ar   but   with   fb,   NN   =   neither   ar  nor fb.  ونحن نرى أن بعض الاسئلة تمت الإجابة عليها بشكل صحيح من قبل جميع الطلاب تقريبا , في حين أن هناك أسئلة أخرى أكثر صعوبة قدم لها أكثر من 30% من الطلاب إجابات خاطئة.    ونحن نرى أيضا أن نسبة الخطأ يعتمد على الإعداد.

جدول رقم (4):    نسبة الخطأ (%) للواقع  المعزز /وغير المعزز , وقيمة اختبار بيرسون مربع-كاي .  n  =  A:41, N:40

يبين السؤال الثامن البرنامج التالي:

Q1Q2Q3Q4Q5Q6Q7Q8
F0.00.02.127.710.621.38.510.6
N17.62.92.938.217.635.326.532.4
p0.010.870.620.440.560.250.060.03

جدول رقم(3): نسبة الخطأ (%) لتغذية الراجعة / وغير الراجعة , وقيمة اختبار بيرسون مربع-كاي   n  =  A:41, N:40

بيانات الاستخدام

لقد دققنا في اتخدام البيانات التي قمنا بجمعها أثناء الدراسة للوصول الى فهم أفضل للفروق بين مجموعات المعالجة والتحكم لظروف مختلفة . يقارن الشكل 5 متوسط الوقت بين نقرات متتالية على زر التشغيل في بيئة لغة البرمجة البصرية مع متوسط عدد الاجراءات بين اثنان من الاشواط المتتالية , عند استخدام الواقع المعزز او لا أو عن استخدام التغذية الراجعة او لا.   هناك فرق كبير بين مجموعة المعالجة والتحكم . كانت هناك اجراءات اقل بين الاشواط واقل وقتا بين النقرات مع الواقع المعزز .  لايوجد فرق كبير في بيانات الاستخدام في مجموعات المعالجه والتحكم مع وجود التغذية الراجعة .

  • يميل العديد من الطلاب للحفاظ على قرص قريبة جدا من الروبوت , وبالتالي فإن الكمبيوتر اللوحي لا يرى

صورة الارض

وكان استخدام الكمبيوتر اللوحي لا موحد :   فإن بعض الطلاب فضل عدم استخدام الكمبيوتر اللوحي في كل شيء

في حين ان آخرين فقد بدا

في التفكير في الواقع من خلال الكمبيوتر اللوحي

  • لم يدرك الطلاب دائما اذا ما كان يتبع الجهاز اللوحي للأرض أم لا .
  • ان البرنامج لايعمل بشكل جيد وموحد على الاجهزه المختلفة , ولاسيما مع احجام شاشة مختلفة
  • كان الاستهلاك الكهربائي مشكلة.
  • ان الاعداد الحالي لكمبيوتر يعمل بلغة البرمجة البصرية في حين وجود جهاز لوحي يعمل بالواقع المعززبطيء .
  • بعض الاجهزه اللوحيه لها قدرات تركيز فقيرة وبقيت احيانا من دون تركيز لعدة دقائق

الوقت بين الاشواط

Feedback             23.5 (n = 47)        24.8 (n = 34)        0.39

AugmReality        19.0 (n = 41)        36.0 (n = 40)        < 0.001 Reality        19.0 (n = 41)           36.0 (n = 40)           < 0.001

عدد الاحداث بين الاشواط

Feedback             4.0 (n = 47)          4.8 (n = 34)          0.45

AugmReality        19.0 (n = 41)        36.0 (n = 40)        < 0.001Reality         2.0 (n = 41)             7.9 (n = 40)             < 0.001

جدول رقم(5):  إحصائيات المتوسطية لسلوك الاستخدام وقيم اختبار مان ويتني

وثمة تفسير محتمل لهذا الاختلاف هو أن استخدام الواقع المعزز لتمكين الطلاب للتعرف على الأخطاء المحتمله في برامجها بشكل أسرع و أكثر دقة ,لذلك كان لديهم فهم أفضل للخطوات اللازمة و تمت معالجة المشاكل الصغيرة في وقت واحد. وبالتالي , أدت البيئة التعليمية الأكثر تقدما الى تزامن رد الفعل وخفض الاجراءات بشكل أقل بين الاشواط . وعلى العكس من ذلك , يمكن تفسير هذا الاختلاف على النحو التالي :     التعقيد الاضافي الذي قدمه نظام الواقع المعزز تسبب بالاجهاد للطلاب ومنعهم من التركيز على مهمة البرمجة.   وهذا بدوره يمكن ان يؤدي إلى سلوك التجربة والخطأ حيث اختبر الطلاب برامج مختلفة بشكل عشوائي دون فهم المفاهيم الأساسيه. من الضروري اجراء المزيد من البحوث لإظهار أي من هذه الفرضيتين غير صحيحه , او العثور على سبب آخر لذلك.

5.2 الملاحظات:

نقدم في هذا القسم بعض القضايا التي لاحظناها خلال الجلسات .

5.3.1 تصميم وتنفيذ الواقع المعزز

  • تتطلب المجموعات مع الواقع المعزز دعما مكثفا لان الواقع المعزز يزيد في تعقيد الاعداد. من خلال الدعم المكثف نعني ان الطلاب كان لهم أكثر من سؤالين لكل ساعة في المتوسط ,والاجابه عن هذه الاسئلة المطلوبة اكثر من دقيقة واحدة.
  • وجد بعض الطلاب ان استخدام الكمبيوتر اللوحي كمصحح هو غير بديهي

بعض الأقراص لها قدرات تركيز فقيرة وبقيت احيانا من دون تركيز لعدة دقائق.

  • خسر نظام الواقع المعزز احيانا مسار الروبوت

تظهر هذه المشاكل الصعوبات التقنيه لتطوير الواقع المعزز في سياق تعليمي. يمكن حل العديد من الصعوبات التقنية عن طريق استثمار المزيد من الجهد في التنمية.   على سبيل المثال , يجب ان يتم تشغيل لغة البرمجة البصرية على الكمبيوتر اللوحي حتى لاتكون هناك حاجة للكمبيوتر , كما وينبغي تنفيذ الخوارزميات الموفرة للطاقة وخوازرميات لتوطين القوى.    وتشير الصعوبات التربوية  الى الحاجة للتعليم الدقيق حول كيفية استخدام الواقع المعزز وكيفية تصحيح البرامج.

5.3.1 تنفيذ الاستبيان:

ادت ردود الفعل من الزملاء والملاحظات من استخدام التجريبي للاستبيان بنا الى اعادة تفعيل مقاطع الفيديو . تم اخذ لقطات الفيديو الأصلي من الروبوت الذي يواجه المستخدم والكاميرا وهذا يجعل من السهل ان نرى أجهزة استشعار القرب الأفقيه , التي كانت تستخدم على نطاق واسع في برامج الاستبيان , ولكنها تحتاج الى جهد عقلي الى تفسير الاتجاهات “اليمين” و”اليسار” عندما يشار الى جسم الروبوت .  تم تصوير لقطات الفيديو مرة اخرى , وهذه المرة من الجزء الخلفي للروبوت.    ان الميزه هي انه ليست هناك حاجة للترجمة عقليا والاتجاهات , و العيب هو ان أجهزة الاستشعار لايمكن النظر اليها .

لقد وجدنا ان اشكال جوجل سهلة الاستخدام , ولكن هناك عيبان: هناك مرونة قليلة في شكل الاسئلة ويظهر اليوتيوب فديوهات لا علاقة لها بعد كل مقطع الأمر الذي يؤدي لتشتيت انتباه بعض الطلاب.

6. المناقشة:

لجميع الاسئلة في الاستبيان, لقد حقق الطلاب الذين حصلوا على تغذية راجعة انخفاض معدلات الأخطاء من اولئك الذين لم يتلقوها .  وبالمثل حقق الطلاب الذين يستخدمون الواقع المعزز انخفاض معدلات الخطأ في سبعة من اصل ثمانية اسئلة. ومع ذلك كان تحسين الأداء هام الا في حالات قليلة . وبالتالي فإن النتائج تكون اكثر تشجيعا من قاطعة . أنها على مايبدو تشير الى ان التصور مثل التي وفرت كل من التغذية الراجعة والواقع المعزز, ويمكن تحسين فهم الطلاب المكاني و الزماني للبرامج في سياق الروبوتات.

وتبين من الملاحظات في القسم 3 . 5 أن تنفيذ الواقع المعزز يعد تحديا تقنيا صعبا  على المرء ان يأخذ في عين الاعتبار الجوانب الماديه مثل الوزن والموقف

للكمبيوتر اللوحي , وكذلك الجوانب الحسابيه مثل توطين , و جوانب تصميم التفاعل مثل واجهة المستخدم.   كما انه ليس من المستغرب ان أن هناك حاجة الى دعم مكثف وإرشادات واضحه للطلاب اذا أرادوا الحصول على الفائدة القصوى من تكنولوجيا متطورة مثل الواع المعزز.

لقد وجدنا الاستبيان القائم على الفيديو ناجحا جدا حيث انه يسمح للطلاب الرد على الاستبيان في وقت اقل مما مع الاستبيان النصي من [9] ان استبيان الفيديو أكثر ملاءمة عند دراسة الاطفال الصغار لانها لاتتطلب مستوى عالي من القدرات اللغويه    حتى عندما تكون اللغة ليست مشكلة اننا نعتقد ان الاستبيانات الفيديو يجب ان تستخدم عندما يسأل عن سلوك مادي من الروبوتات. ادوات سهلة المنال ومجانية , يوتيوب و جوجل مكنتنا من بناء استبيان كاف بسرعة على الرغم من أن هناك حاجة لمرونة أكثر لدعم الحصول على تجربة أفضل .

7. محددات البحث:

العدد الكبير للعينة يؤكد على موثوقية النتائج, ولكن تم تنفيذ التجربة في مكان واحد وفي وقت واحد و باستخدام آلية واحدة ونظام واقع معزز واحد , فلذلك لا يمكن تعميمها.

في حين أن الصعوبا التقنية الموصوفة في القسم 3 . 5 لم تكن مفاجئه في اول محاولة لاستخدام واقع معزز في هذا السياق , وتسبب بالانشطه التي تكون دون المستوى الامثل وربما منعت الواقع المعزز من تحقيق كامل امكانياته.

وكان محددات الاسئلة على مستوى تحليل لتصنيف بلوم الذي ركز على شكل واحد فقط من التعلم.

8. الخلاصة:

قمنا بإجراء دراسة كمية عن تأثير التغذية الراجعة على تعلم مفهوم خدمات العملاء باستخدام الروبوت المتحرك . حيث كان للتغذية الراجعة البصرية تأثير ايجابي كبير على بعض الاسئلة , ولكن التحسن لم يكن كبيرا , وعلى الرغم من انه لم يحسن أداء الطلبة ,     وجنبا الى جنب لدراستنا السابقة , يدعم هذا البحث الادعاء بأن انشطة الروبوتات فعالة في تعليم التمهيدي لخدمات العملاء على مستوى K-12 level

ولقد وصفنا أداة جديدة المستندة على الفيديو في الاستبيان , والذي يتناسب مع تحقيق التعلم لدى الطلاب الشباب.

و نحن نعتقد أن هذا البحث هو الأول في استخدامه للواقع المعزز لتحسين التعلم في تعليم خدمات العملاء , و واحد من عدد قليل من الدراسات الكمية التي استخدمت في التعليم بشكل عام. و وصفنا بعض الصعوبات في استخدام واقع معزز في سياق انشطة الروبوتات .  و كخطوة تالية فإن أجهزة الواقع المعزز والبرامج بحاجة الى ان تكون أكثر قوة وسهولة في الاستخدام, ويجب تطوير المواد التعليمية المصممة للواقع المعزز.   ثم هناك حاجة إلى مزيد من الأبحاث  لتحديد خصائص التغذية الراجعة والواقع المعزز في تطوير وتحسين التعليم.

المصدر:

https://www.researchgate.net/publication/300481296_Enhancing_Robot_Programming_with_Visual_Feedback_and_Augmented_Reality

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *