Hide menu

Lärspel i matematik för små barn

Omfattning: 30hp eller 15hp
Lämplig utbildning: Kognitionsvetare eller datavetare med inriktning på interaktionsdesign, systemutveckling och/eller empiriska utvärdering. Krav på förkunskaper varierar beroende på hur arbetet vinklas.

Bakgrund

M-World är ett spel för små barn där de på ett lekfullt sätt kan lära sig de absoluta grunderna för talsystemet (eng. number sense). Detta är en grundläggande förståelse som verkar behövas för att ett barn senare ska vara mottaglig för den vanliga matematikundervisningen i förskolan och skolan. Denna ansats (number sense) har aldrig tidigare använts i spel och projektet är på så vis världsunikt. En annan unik sak med detta projekt är att det använder sig av så kallade Teachable Agents, dvs. barnet är lärare till en egen liten digital ”elev” (teachable agent). Teachable Agents bygger på den etablerade pedagogiska metoden att ”lära genom att lära ut” (eng. Learning by Teaching) och har visat sig vara mycket kraftfull när man använt den för äldre elever. Detta projekt är emellertid först med att använda techable agents för små barn. Utvecklingen av M-World är ett samarbete mellan School of Education, Stanford University och Educational Technology Group, Lunds universitet & Linköpings universitet.

Det finns flera möjliga inriktningar på en uppsats/ett exjobb/ett projektarbete som ger stort utrymme för problemställningar och utmaningar med avseende på såväl kognitionsvetenskap, interaktionsdesign som på programmering. Huvudprojektet implementeras i HTML5-men det går även bra att implementera prototyper i andra utvecklingsmiljöer eller att jobba med LoFi- resp MidFi-prototyper.

Förslag på inriktningar

Utveckla en egen spelmodul till M-World

Spelet är implementerat enligt HTML5 och i dagsläget har vi ett ramverk till spelen i M-World samt två till tre utvecklade och implementerade delspel. Uppgiften handlar om att utforma ett eget delspel (eller två). Konceptuell design med LoFi- eller MidFi-verktyg (pappersprototyper osv.) ingår i utvecklingsprocessen. Man kan även arbeta med HiFi-implementering i t.ex. HTML5. Olika former av testning och utvärdering ingår också i projektet

Designa misstag

Arbetet undersöker en central aspekt av spelet (M-World) och lärande: Hur kan man designa den digitala elevens misstag, dvs. hur kan man bygga in misstag hos en teachable agent? Utgångspunkten här är att systemet inte ger någon direkt explicit feedback i form av korrigerande ”rätt & fel”-meddelanden när barnet spelar eller undervisar sin digitala elev. Istället bygger systemet på så kallad ”konsekvensfeedback”, där spelaren själv får lista ut om hon/han spelat bra eller dåligt (gjort rätt eller fel) utifrån vad som händer i spelet. När barnet visat sin digitala elev hur man ska göra i ett visst delspel, är det dags för den digitala eleven att pröva på egen hand och barnet – dvs. läraren – har då möjlighet att korrigera eleven genom att trycka på en ”felknapp”. Frågan är: Hur ska den digitala elevens (TA:ns) felbeteende utformas? Det finns här olika möjligheter, t.ex. (i) TA:n gör exakt samma fel som barnet gjort när han/hon försökt visa hur man ska göra, (ii) TA:n gör lika många fel som barnet, men inte samma fel (utan vilka?), eller (iii) någon av (i) eller (ii) – men med modifikationen att man lägger till något extra misstag. Ett motiv för (iii) är hypotesen att barnen framför allt lär sig genom att se TA:n göra fel och sedan har möjlighet att korrigera felet. Det är lättare att observera vad som händer när någon annan gör rätt eller fel än att observera sig själv medan man är mitt uppe i handling – särskilt för små barn och även om TA:n är perfekt undervisad bör ju han hon/han kunna göra fel. (Observera att systemet alltså inte ger någon direkt feedback på rätt & fel och inte korrigerar vare sig barnet eller den lilla eleven.) I detta projekt arbetar man företrädesvis utifrån något (eller några) av de befintliga delspelen för att utifrån det (eller dem) utforma olika varianter som man sedan testar och utvärderar. Den ”tekniska implementeringen” kan vara allt från LoFo/MidFi-prototyper (t.ex. pappersprototyper, Balsamiq Mockups) till HiFi-implemeteringar (t.ex. HTML5, Unity, Java).

”Konsekvens”-feedback vs. standardmässig ”rätt/fel”-feedback

Feeback i pedagogiska spel består i allmänhet av att man direkt får veta om man gjort rätt eller fel. Konsekvens-feedback är när man får se vilka konsekvenser ens svar eller val har och utifrån det själv får räkna ut om man gjort rätt eller fel och på vilket sätt. (Till exempel: man ska välja rätt hammare av sex stycken som varierar i storlek för att slå på en klockstapel som ska fara upp till en av sex nivåer där en banan ligger. Om man väljer en för liten hammare når man inte upp – med en för stor hammare flyger bananen iväg. Med rätt val av hammare får man sin banan.) Uppgiften består i att undersöka om ”fel/rätt”-feedback respektive ”konsekvens”- feedback har olika påverkan och hur denna påverkan i så fall gestaltar sig. Arbetet går ut på att komma på, utforma och implementera olika alternativ (spelsekvenser med ”konsekvens”-feedback vs. ”rätt/fel”-feedback) och utvärdera dem. Den ”tekniska implementeringen” kan vara allt från LoFo/MidFi-prototyper (t.ex. pappersprototyper, Balsamiq Mockups) till HiFi-implemeteringar (t.ex. HTML5, Unity, Java).

Kontakta

För mer information kontakt agneta.gulz (at) liu.se

Thesis proposals

Are you interested in doing your Bachelor or Master's thesis work at CILTLab?

Cognitive Science Seminars

Language Technology Seminar


Page responsible: Lars Ahrenberg
Last updated: 2012-09-26