Die wissenschaftlichen Grundlagen unseres Projektes
Unser Ziel ist es, effektive und benutzerfreundliche Lernhilfsmittel anzubieten. Dazu setzen wir Wissenschaftliche Methoden ein und, soweit möglich, fällen wir Designentscheidungen basierend auf empirischen Studien. Wir profitieren von der Open-Source-Philosophie für eine enge Integration von Forschung, Entwicklung, Implementierung und Evaluation. Im Vergleich zu einem traditionellen spezifischen Technologie-Transfer in einem Closed-Source-Produkt, bietet unser Ansatz ein billigeres und besseres Produkt zu einem niedrigeren Preis, und setzt so die öffentlichen Mittel optimal ein. Die Forschung in unserem Projekt bezieht sich auf zwei Gebiete: Pädagogik und Technologie.
Pädagogische Forschung
Innerhalb der Pädagogischen Forschung verfolgend wir zwei Forschungsgebiete:
- Unser Ziel ist es zu verstehen, wie man mobile Roboter optimal nutzen kann um die MINT-Fächer zu lehren und Computational Thinking im Allgemeinen [1, 2, 13, 19], und Kerninformatikkonzepte im Besonderen [3, 8, 12]. Unser Ziel ist es, die Ausbildung im frühen Entwicklungsstadium zu verbessern. Neben der empirischen Validierung des Lernen, untersucht dieser Forschungszweig auch Aspekte des "Interaction-Designs" [4, 9, 7].
- Wir zielen darauf ab, zu verstehen, wie Roboter als Lernwerkzeuge von Kindern und Lehrern wahr genommen und akzeptiert werden [6, 11, 13], um sicherzustellen, dass unsere Forschungsarbeit zu aktuellen, praktischen Beiträgen führt.
Technologische Forschung
Auf der technologischen Seite wurde unser Projekt für Aseba entwickelt, einer Software, die es Anfängern erlaubt, Roboter einfach aber effizient zu programmieren. Unsere Arbeit für Aseba wurde in verschiedenen Bereichen durchgeführt:
- Im Bereich "Multi-Microkontroller-Roboter" haben wir die Vorteile untersucht, die periphere Mikrokontroller haben bei modularer Hardware, tiefer Latenz zwischen Wahrnehmung und Reaktion, und dem ökonomischen Einsatz des internen Kommunikationskanals von Robotern [14, 16, 15]. Wir haben untersucht, wie man das benutzerfreundlich tun kann und wie man höhere Programmiersprachen integriert [17] unter Verwendung von bestehenden Entwicklungs-Frameworks für Roboter, wie etwa ROS.
- Im Bereich der kollektiven Robotik haben wir gezeigt, wie man den Entwicklungsprozess rationalisieren kann, wenn man sofortige Änderungen der Programme und paralleles Debugging aller Roboter erlaubt [18]. Dies haben wir wireless, transparent und kostengünstig aufgezeigt [10].