Kognitionswissenschaftler Jonas Frenkel untersucht, wie die sozialen Interaktionsfähigkeiten von humanoiden Robotern verbessert werden können. ©SCIoI
Soziale Intelligenz – sein Gegenüber verstehen und seine eigene Handlung anpassen
Wie können wir Lernenden effektiv beim Lernen helfen? Studien zeigen, dass soziale Responsivität – die Fähigkeit, auf Signale anderer einzugehen – entscheidend für den Wissenstransfer ist. Lehrkräfte, die gut auf die Signale von Lernenden reagieren, verbessern den Lernprozess erheblich. Allerdings beschränkt sich unser Verständnis sozialer Responsivität oft auf allgemeine Kategorien, wie aktives Zuhören oder Feedback geben. Zu wissen, wie man auf soziale Hinweise reagiert, erleichtert den Wissenstransfer zwischen Menschen und auch zwischen Menschen und künstlichen Systemen wie Robotern.
Künstliche Systeme, die menschliches Verhalten erkennen
Systeme, wie Computer-Lernprogramme oder Lernroboter, die auf soziales menschliches Verhalten reagieren, werden also besser akzeptiert. Oft wird in der Forschung jedoch vernachlässigt, wie solche Systeme in Lernsituationen agieren. Das Projekt "Social responsiveness and its effects on learning in human-human and human-robot interaction" will künstliche Systeme verbessern, die in Lernsituationen soziales Verhalten, durch nonverbale Kommunikation wie Augenkontakt und Gesten, erkennen, darauf reagieren – und dabei selbst lernen. Dafür kombinieren die Forschenden von Science of Intelligence Erkenntnisse aus der Computertechnik und der Bildungspsychologie. Sie analysieren Videoaufnahmen von Lernsituationen, um die Prinzipien sozialer Responsivität zu identifizieren und in künstlichen Systemen anzuwenden.