Raffaele Salvemini

Learning to write with a robot: CoWriter

©chili.epfl.ch

The CoWriter project aims to understand how a robot can help kids in learning of writing, with an original approach: the children become teachers that help the robot to write better.

The learning through teaching has several benefits: it increases the self-esteem of children (important for subjects with difficulties in writing) and learn without realizing it, involved in a particular interaction with the robot called Protégé effect. Children, in fact, feel in some way responsible if the robot fails to improve his writing skills, are committed to trying to understand what the robot is difficult.

Robot and children interact through a tablet: the child shows magnetic letters to the robot that writes the word on touch device. The child then corrects the incorrect letters with the stylus on the tablet. When the child is happy to go to the next word.

 

©chili.epfl.ch

Principal Component Analysis

For its functions, the robot developed at the École polytechnique fédérale de Lausanne  performs an algorithm known as Principal Component Analysis that automatically identifies the main differences in a data set of samples of letters. By manipulating the values of these differences, the robot can generate letters deliberately distorted or converging towards those shown by the child.

The complete source code for the robot teacher is based on a set of nodes ROS and is available on github.

 

 

Imparare a scrivere con un robot: ecco CoWriter

Source: chili.epfl.ch

Il progetto CoWriter si propone l’obiettivo di capire come un robot possa aiutare i bambini nell’apprendimento della scrittura, con un approccio originale: i bambini diventano gli insegnanti che aiutano il robot a scrivere meglio.

L’apprendere tramite insegnamento ha diversi benefici: aumenta l’autostima dei bambini (importante per i bambini con difficoltà nella scrittura) e imparano senza accorgersene, coinvolti in una particolare interazione con il robot chiamata effetto Protégé. I bambini, infatti, si sentono in qualche modo responsabili se il robot non riesce a migliorare le sue capacità di scrittura, si impegnano per cercare di capire cosa il robot trova difficile.

Robot e bambini interagiscono attraverso un tablet: il bambino mostra lettere magnetiche al robot che scrive la parola sul dispositivo touch. Il bambino corregge poi le lettere errate con il pennino del tablet. Quando il bambino è soddisfatto si passa alla parola successiva.

Source: chili.epfl.ch

Principal Component Analysis

Per le sue funzioni, il robot sviluppato all’École polytechnique fédérale de Lausanne esegue un algoritmo noto come Principal Component Analysis che consente di identificare automaticamente le principali differenze all’interno di un set di dati di campioni di lettere. Manipolando i valori di tali differenze, il robot può generare lettere volutamente deformate o che convergono verso quelle mostrate dal bambino.

Il codice sorgente completo per il robot insegnante si basa su un set di nodi ROS ed è disponibile su github.


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