Botter, un robot personal para acompañar el estudiante de la UOC
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Ponencia Beni Gómez-Zúñiga UOC - Congreso Internacional EXPOELEARNING 2018 - Viernes 2 marzo 2018, Feria de Madrid.
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Botter, un robot personal para acompañar el estudiante de la UOC
- 1. @AEFOL #EXPOELEARNING Botter, un robot personal para acompañar al estudiante de la UOC Feria de Madrid, 1 y 2 de marzo 2018 Dra. Beni Gómez-Zúñiga Profesora e investigadora de Psicología y Ciencias de la Educación (UOC) Baptista Borrell Director Seidor Learning Services
- 5. @AEFOL #EXPOELEARNING Aspectos académicos y competenciales Mecanismos para AYUDAR al estudiante Aspectos emocionales y motivacionales
- 9. “ @AEFOL #EXPOELEARNING La idea es que pueda ayudar a los conductores como si fuera un pequeño copiloto, desde dar un gritito cuando se produce un frenazo brusco o una curva exagerada, a ofrecer conversación si el piloto tiene sueño.
- 12. @AEFOL #EXPOELEARNING TEORÍAS PSICOLÓGICAS Habit Theory Self-Determination Theory Gamification and Persuasive Design
- 15. “ @AEFOL #EXPOELEARNING Andrews, B.R. (1903). Habit. The American Journal of Psychology, 14, 121-149.
- 17. “ @AEFOL #EXPOELEARNING Ryan, R.M. & Deci, E.L. (2000). Self- Determination Theory and the Facilitation of Intrinsic Motivation, Social Development, and Well-Being. American Psychologist, 55, 68-78.
- 19. “ @AEFOL #EXPOELEARNING Oinas-Kukkonen, H. & Harjumaa, M. (2009). Persuasive Systems Design: Key Issues, Process Model, and System Features. Communications of the Association for Information Systems, 24, 485-501.
- 21. @AEFOL #EXPOELEARNING OBJETIVOS PARA BOTTER: qué debe hacer Dinamizar el proceso formativo Acompañamiento más allá de los límites virtuales del campus Fomento de la personalización del acompañamiento Mejora de la experiencia de uso Reducción del abandono
- 22. @AEFOL #EXPOELEARNING DECÁLOGO PARA BOTTER: cómo debe hacerlo Llamar la atención y mantenerla Proponer tiny metas Ofrecer recompensas; gamificación Poder expresar: movimientos, facial Construir confianza Transmitir satisfacción, consecución de logro
- 23. @AEFOL #EXPOELEARNING TEMAS PENDIENTES ¿Cómo hacer robots que se adecúen perfectamente a diferentes competencias y a diferentes aprendices? ¿Cómo mantener en el tiempo la capacidad motivadora y de acompañamiento del robot? ¿Les gustará a los estudiantes?
- 24. @AEFOL #EXPOELEARNING GRACIAS! Xavier Aracil Manuel Armayones Santi Caballé Jordi Conesa Beni Gómez-Zúñiga Eulàlia Hernández Modesta Pousada Francesc Santanach
- 25. @AEFOL #EXPOELEARNING ¿CÁSTING?. UN RETO NADA FÁCIL.
- 26. @AEFOL #EXPOELEARNING CRITERIOS DE EVALUACIÓN emocional conectividad usabilidad accesibilidad personalización autonomía coste
- 30. @AEFOL #EXPOELEARNING LEGO Mindstorms EV3 COZMO MBOT2.4G AYSOY1 ZENBO OTTO ZOWI € € € emocional accesibilidad conectividad usabilidad personalización autonomía coste
- 33. @AEFOL #EXPOELEARNING Estrategia indicadores Prioritario Indicadores escogidos Expresión Observaciones Técnica comportamental (gamificación)Acción Botter ✔︎ Número de horas desde la última conexión de tiempo Si se detecta una conducta obsesiva tratar de contrarrestar con pausas y actividades alternativas. Si no se ha entrado hace tiempo y todavía no se da la asignatura por perdida (comprobar vía análisis de RAC) habría que llevar a cabo acciones para recuperar el estudiante. Graduar el nombre de conexiones con tal de evitar conexiones obsesivas. Ayuda a la regulación Self-regulation Pasadas X conexiones / Y tiempo emitir una señal tipo humorístico ✔︎ Se ha respondido a un mensaje hecho por el estudiante Mensaje sonoro sin emoción Mensajes en el panel del estudiante o de respuesta a un mensaje enviado por él. Esto interesa para que al final del día, cuando se actualicen los datos, y si el estudiante no lo ha visto, que le avise. Feedback and monitoring Mensaje sonoro sin emoción ✔︎ Posición del estudiante respecto a la media de la asignatura La expresión debería variar en función de la posición del estudiante. Si está por encima de la mediana habría felicitarle, de lo contrario hacer refuerzo positivo. Estàs en el 10% que ha sacado una A, o bien estás en el 25% de estudiantes que no han entregado Comparison of outcomesPor mensaje de voz Datos de la autogestión del estudiante Solo permitir que el Robot actúe dentro de una franja predefinida y personalizada Necesario cuando trabaja el estudiante y cuándo no; si el estudiante está en casa. El robot se encenderá automáticamente en función del horario del estudiante, que le preguntaremos previamente. Eso aumentará la sensación del estudiante de compromiso de estudio Goals and planning El robot puede estar "conectado a campus y que se active cuando el estudiante haga "logins". El estudiante puede programar si quiere el robot encendido o sólo unas horas Número de horas sin entrar en el campus Se puede vincular la agenda al estudiante Aviso vinculado en la aplicación RAC Reward and threat En caso de no acceder, mensaje recordatorio. En caso de acceso regular mensaje reforzador y música