Personalizovana pomoć obično se smatra najboljim načinom učenja. Kada nastavnik razume gde učenik greši i ponudi precizan savet, očekuje se da rezultat bude bolji. Eksperiment sa humanoidnim robotom pokazuje da detaljnija pomoć zaista može doprineti uspehu, ali i da u pogrešnom trenutku može dodatno opteretiti osobu koja pokušava da reši zadatak.
U istraživanju je učestvovalo 90 odraslih. Pred njima su se nalazili boca, šolja i knjiga, a zadatak je bio da predmete postave na odgovarajuća mesta u prostoriji. Robot je davao instrukcije na svahiliju, jeziku koji učesnici nisu razumeli, pa su značenje morali postepeno da otkrivaju kroz pokušaje, greške i povratne informacije.
Neuroscience News je 24. jula objavio da su detaljni i personalizovani saveti poboljšavali ukupan učinak tokom čitavog zadatka. Međutim, neposredno nakon greške takva pomoć ponekad je usporavala sledeći odgovor, jer je učenik istovremeno morao da obradi neuspeh, novo objašnjenje i pravilo koje tek pokušava da razume.
Robot je koristio nekoliko vrsta reakcija. Ponekad bi samo saopštio da je odgovor pogrešan. U drugim slučajevima davao je konkretnu pomoć ili podsticao učesnika da razmisli o sopstvenoj strategiji.
Rezultati su pokazali da više informacija nije automatski i više pomoći. Osoba koja već razume veći deo problema može dodatni savet doživeti kao ometanje, dok nekome ko je izgubio pažnju upravo takav signal može pomoći da se vrati zadatku.
Zanimljivo je da su učesnici koji su prijavljivali dosadu često imali veću korist od preciznih sugestija. Savet je verovatno ponovo usmeravao njihovu pažnju na zadatak. Nasuprot tome, ljudima sa boljim početnim sposobnostima rešavanja problema detaljna pomoć nije uvek bila potrebna.
Ovo istraživanje ima značaj i izvan robotike. Digitalne obrazovne platforme i aplikacije sve češće pokušavaju da automatski prilagode zadatke svakom korisniku. Međutim, sistem ne bi trebalo samo da zna šta osoba ne razume, već i kada je spremna da primi novo objašnjenje.
Nastavnici to često procenjuju intuitivno. Oni vide da li je učenik zbunjen, umoran, frustriran ili blizu samostalnog rešenja. Mašine će morati da nauče sličnu osetljivost ukoliko žele da postanu korisni pomoćnici.
Najpametniji robotski učitelj možda neće biti onaj koji uvek ima najdetaljniji odgovor, već onaj koji prepoznaje trenutak kada treba nešto da objasni – i trenutak kada treba da ćuti.
S.B.
