Projektbeschreibung

Die Masterarbeit untersucht, wie sich künstliche Intelligenz und Robotik durch die Gestaltung eines physischen Human/Machine Interface als kollaborative Lernumgebung erfahrbar machen lassen. Im Zentrum steht die Frage, welche Kommunikations- und Interaktionsformen geeignet sind, damit Lernende nicht lediglich Ergebnisse eines KI-Systems konsumieren, sondern dessen Verhalten aktiv mitgestalten können. Hierzu wird der kollaborative Lernroboter KoLeRo konzipiert: ein KI-gestützter Roboterarm, der gemeinsam mit Schüler:innen zeichnet, auf handschriftliche Eingaben reagiert und durch unterschiedliche Interaktionsmodi als Lernobjekt, Werkzeug und gestalterischer Partner eingesetzt werden kann. Anders als humanoide Lernroboter verzichtet KoLeRo bewusst auf die Nachahmung menschlicher Erscheinung. Die Mensch-Maschine-Kommunikation erfolgt stattdessen über eine geteilte Arbeitsfläche, auf der sichtbare Bewegungen, zeichnerische Inputs und Gesten als Kommunikationsformen dienen.

Methodisch folgt die Arbeit einem iterativen Research-through-Design-Ansatz. In einer vierstufigen Prototyping-Reihe wird das gemeinsame Zeichnen zunächst zwischen zwei Menschen und anschließend mit einem KI-System auf einem Touchdisplay, einem Zeichenplotter und einem Roboterarm untersucht. Die gleichbleibende Turn-Taking-Struktur ermöglicht einen Vergleich verschiedener Interfaces und ihrer Auswirkungen auf das menschliche Antwortverhalten. Die Versuche zeigen, dass die Materialität und räumliche Präsenz des Systems die Wahrnehmung der Interaktion wesentlich beeinflussen. Während das Touchdisplay vor allem zum explorativen Testen der KI anregt, erzeugen die sichtbaren Bewegungen und mechanischen Geräusche des Plotters und des Roboterarms eine stärkere soziale Präsenz der Maschine.

Prototypische Interfaces

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Auswertung Mensch-Roboter Zeichnungen

Die vertiefende Analyse der aufgezeichneten Mensch-Roboter-Interaktion basiert auf 349 dokumentierten Zwischenständen aus 65 kollaborativen Zeichnungen. Morphologische und semantische Untersuchungen zeigen, dass menschliche Zeichenhandlungen unmittelbar auf Position, Komplexität und Ausrichtung der Roboterzüge reagieren. Gleichzeitig versuchen die Teilnehmenden, mehrdeutige maschinelle Interventionen narrativ zu integrieren, umzudeuten oder bewusst zu kontrastieren. Besonders relevant ist das wiederkehrende Verhalten, die Fähigkeiten und Grenzen des Systems durch eigene Eingaben zu testen. Diese ersten Erkenntnisse deuten darauf hin, dass das Interface damit nicht nur kreative Produktion, sondern auch metakognitive Reflexion und eine erste Form von AI/System Literacy unterstützen kann.

Aus diesen Erkenntnissen wird KoLeRo konzeptuell als modulares Human/Machine Interface entwickelt. Seine Interaktionsmodi reichen von Tic-Tac-Toe und kalligrafischen Übungen über promptbasiertes und gemeinsames Zeichnen bis zur handschriftlichen und Python-basierten Programmierung. Kamera, Bilderkennung, generative Bildmodelle und Robotersteuerung werden dabei als voneinander abgegrenzte Funktionen in eine kontrollierbare Systemarchitektur integriert.

[VIDEO DER AUSWERUNG HIER EINFÜGEN IM NACHGANG]

Didaktische Strategien

Didaktisch wird das Interface in ein dreistufiges Konzept für Primarstufe, Sekundarstufe I und Sekundarstufe II eingebunden. Entscheidend sind ein niedrigschwelliger Zugang, die Verbindung kreativer und informatischer Aufgaben, geplante Reflexions- und Debuggingphasen sowie eine offene, erweiterbare Systemarchitektur. Diese Masterarbeit verfolgt damit das Ziel, einen Beitrag zur Entwicklung nicht anthropomorphisierter Lernroboter zu leisten und zugleich Impulse für eine zeitgemäße Weiterentwicklung informatischer Lehrpläne zu geben.

[MEHR TEXT HIER SCHREIBEN ZU DEN DIDAKTISCHEN STRATEGIEN]

Betreuung

Betreut durch Prof. Albert Lang, Prof. Dr. Marc Pfaff, Prof. Dr. Daniel Hromada