Domů > Odborné články > Gymnaziální vzdělávání > Chatboti jako vzdělávací nástroj: od frustrace k dobrému pocitu
Odborný článek

Chatboti jako vzdělávací nástroj: od frustrace k dobrému pocitu

24. 3. 2022 Gymnaziální vzdělávání
Autor
RNDr. Michal Černý Ph.D.

Anotace

Článek se věnuje problematice vývoje chatbotů. Nabízí základní typologii jejich edukační implementace a současně se soustředí na klíčovou část jejich návrhu, totiž na emoční design, který významným způsobem ovlivňuje to, jakou roli může chatbot ve vzdělávání hrát.

Tematice chatbotů jsme se na Metodickém portálu RVP.CZ věnovali vícekrát: Boti v roli výukových asistentů, Využití chatbotů ve vzdělávání či Chatbot jako učitelův pomocník (nejen do online výuky). Obecně je možné říci, že jde o aplikace, které prostřednictvím textového vstupu a výstupu realizují interakci s uživatelem. Prvním chatbotem byla ELIZA od Josefa Weizenbauma, která jen měnila slovosled ve větách tak, aby se mohla ptát uživatele na témata, o kterých sám hovořil, a současně používala univerzálně funkční fráze (např. „What does that suggest to you?“).

Vznikl tak první model konverzačního stroje, který „předstírá“, že je člověk, který vede dialog s druhým. Je zajímavé, že právě psychologie a medicína patří dnes mezi časté aplikace chatbotů. Při pohledu do současné literatury můžeme říci, že dominantním proudem ve vývoji chatbotů jsou ti, kteří využívají různé formy umělé inteligence, ale lze se setkávat také s takovými, které jsou založené na textových rámcích. Jde o chatboty podstatně jednodušší, ale současně takové, které dokáže vytvořit student na střední škole nebo v rozumně krátkém čase také učitel.

Zatímco ještě před dvěma lety nebylo využití takových konverzačních nástrojů pro účely vzdělávání nebo práce ve škole úplně zřejmé, během poslední doby se objevilo velké množství studií, které se snaží hledat konkrétní způsob využití chatbota ve vzdělávacím procesu. Lze se tak setkat například s následujícími aplikacemi:

  • Chatbot jako informační systém – cílem takového konceptu je, aby student mohl získávat informace o svém studiu, termínech, povinnostech a dalších věcech prostřednictvím konverzačního rozhraní. Je to přirozenější a méně stresující forma než práce s klasickými webovými stránkami. Alespoň tedy pro některé uživatele, takže se očekává, že půjde o doplněk běžné palety informačních služeb.
  • Chatbot jako kurátor informací – chatbot může sloužit jako rychlý rozcestník k jednotlivým tématům. Hovoří se o tom, že může například automatizovaně na sociální sítě studentům zasílat materiály k aktuální výuce, ale také může posloužit pro vyhledávání vhodných zdrojů při opakování na test.
  • Chatbot jako trenér faktografických informací – tento přístup se postupně opouští, ale zahrnuje chatbota jako examinátora ověřujícího určitý soubor faktických znalostí.
  • Chatbot jako nástroj na rozvoj konverzačních dovedností – především v oblasti výuky angličtiny, v rámci které se snáze aplikují nástroje využívající metody zpracování přirozeného jazyka a strojového učení, se využívá chatbotů jako konverzačních partnerů, kteří jsou kdykoliv k dispozici, a student se před nimi nemusí stydět nebo se obávat chyb.
  • Chatbot jako sociální facilitátor – stále rozšířenější forma přístupu, která ukazuje, že chatbot může sloužit pro větší pocit zapojení do výuky, pro motivaci a podporu studenta. Nejde o náhradu za práci učitele a individuální vztah k němu, ale o specifické doplnění a posílení sociálních aspektů výuky.
  • Chatbot jako mentor – podobný diskurs jako předchozí. Jeho obsahem je individuální podpora studenta, jeho motivace, připomínání úkolů, práce se zpětnou vazbou nebo podpora reflexe. V ideálním případě může nahradit část práce běžného mentora a posílit prostor pro specifické intervence.
  • Chatbot jako nástroj pro nácvik dovedností – relativně mnoho nácvikových činností (například vyhledávání informací, řešení rovnic, psaní kódu, …) je možné realizovat skrze chatbota. Výhodou je poměrně jednoduchá aktivizace studenta, jeho motivace pro konkrétní aktivity a možnost inteligentní zpětné vazby.
  • Chatbot jako zdroj rychlé a cílené zpětné vazby – díky tomu, že s chatbotem pracují studenti jednotlivě, může jim poskytovat rychlou, automatickou a podporující zpětnou vazbu, která bude součástí procesu učení. Běžně jsme zvyklí využívat testy především jako diagnostický nástroj, ale v tomto případě může být rozhovor s chatbotem nad plněním konkrétních úkolů postupným procesem učení, který bude moci reflektovat specifické potřeby a problémy jednotlivých studentů.
  • Chatbot jako asistent učitele – tento přístup zdůrazňuje, že v práci učitele je možné identifikovat různé činnosti a aktivity, které nemusí dělat učitel, ale může je realizovat chatbot. Díky tomu získá pedagog více času a prostoru pro práci, kterou na tento typ interakcí nelze delegovat.
  • Chatbot jako nástroj imersivního učení – tento přístup využívá toho, že rozhovor je vtahující zkušenostní záležitostí. Lze pomocí něj realizovat například rozhovor s historickou osobností a získat náhled na její jazyk, myšlení, postoje nebo pracovat s učením založeném na příběhu či se simulacemi různých situací a komunikačních problémů.

V podobném výčtu bychom mohli pokračovat ještě dlouho – aplikací chatbotů v oblasti vzdělávání je bezpočet a jejich vývoj je, díky postupně měnícím se vývojovým prostředím, stále snazší. Pro naši pozornost ale bude důležitý aspekt, o kterém se zatím hovoří jen málo, respektive ne zcela dostatečným způsobem. Pokud se podíváme do výzkumných dat o uživatelích chatbotů, respektive o tom, jak pracují s dialogem v takových aplikacích, lze poměrně jednoznačně vyvodit závěr, který bude reprezentovat velkou část uživatelů:

Přestože uživatel ví, že komunikuje se strojem, a nikoliv s živým člověkem, jeho uvažování o vlastnostech dialogu je velice podobné jako při rozhovoru s živým člověkem. Optikou pedagogických výzkumů – chatbot může uživatele motivovat, vést je k reflexi, přispívat k jejich aktivitě a poskytovat jim cílenou zpětnou vazbu. Anebo v nich také vyvolávat frustraci.

Tyto principy se v různé míře propisují do všech výše uvedených diskursů. Rádi bychom pro nabídli alespoň stručný soubor poznámek k tomu, jak s takovou informací ve vztahu k edukaci naložit.


Frustrace jako výzva

Výzkumů, které se věnují negativním pocitům při používání chatbotů, je poměrně velké množství, ale jedno z významných témat, které zachycují, je frustrace. Jde pravděpodobně o základní negativní emoci, se kterou se můžeme při práci s dyadickými systémy setkat. Většinou je vykládána jako ztráta kontroly – ale jaké kontroly a čeho?

V prvé řadě jde o rozpoznávání správných odpovědí – pokud uživatel nedokáže odpovědět na otázku, kterou mu chatbot klade i přesto, že se domnívá, že postupuje správně, dochází k intenzivní demotivaci. Jde o poměrně častou a jednoduchou chybu způsobenou tím, že nedokážeme odhadnout všechny správné odpovědi nebo například nerozlišíme korektně text bez diakritiky nebo s velkým počátečním písmenem. Tyto drobnosti mohou být pro uživatele velice skličující, a proto je třeba pracovat jak s pečlivým testováním chatbotů, tak také analýzou dat. Vždy je třeba pracovat s analýzou toho, co uživatel odpověděl, s čím pracoval, jaký byl jeho textový vstup do systému. Chatbot není nikdy úplně hotovým řešením, ale představuje vzdělávací zdroj, který je třeba neustále vylepšovat.

Druhým atributem může být situace, kdy uživatel neví nebo odpoví špatně. Je třeba pracovat s takovou formou zpětné vazby, která mu pomůže danou situaci zvládnout. Cílem chatbota není obvykle provést diagnostiku „kam až se uživatel dokáže dostat“, ale pomoci mu, aby daný úkol splnil a získal všechny potřebné dovednosti a znalosti. Chatbot tedy není (nebo by neměl být) examinátor, ale spíše diskusní partner, který nabízí v případě potřeby nápovědy, návody, studijní materiály. Frustrace spojená s tím, že uživatel nedokáže splnit určitý krok, může v tomto případě snadno vést k tomu, že úkol nedokončí a práci s chatbotem přeruší.

Postupné vylepšování zpětné vazby, nápověd, reflexí, doporučování postupů v různých podobách považujeme za jednu z největších výzev při práci si chatbotem. Na tomto místě se mohou rozlišovat výborné systémy a ty, které představují spíše demotivační prvek. Jde samozřejmě o téma komplexní, které v sobě zahrnuje i rozměr obtížnosti a struktury úloh, které v pocitu schopnosti dokončit úkol mohou sehrávat významnou roli.

Třetí rovina souvisí se strukturou a srozumitelností dialogu. Je třeba hledat cesty, které povedou k tomu, že dialog bude vypadat co nejvíce „přirozeně“, plynule, pochopitelně. Autoři chatbota musí hledat taková vyjádření, která na jedné straně povedou k jasným odpovědím, na které chatbot dokáže vhodně reagovat, ale současně budou vypadat standardně. Nejnáročnější v této oblasti jsou reakce na odpovědi, které jsou zcela v rozporu s tím, co chatbot říká, jako například:

Chatbot: „Ahoj, já jsem Lukáš, můžeš mi prosím s něčím pomoci?“

Uživatel: „Ahoj, já jsem Petr, jak se máš?“

Chatbot: „Umíš mi prosím najít, v kolik mi jede tramvaj?“

Z dialogu je patrné, že autor nepočítal s tím, že by uživatel rozhovor posouval zcela jiným směrem, což se ale stalo, a v tu chvíli se plynulost celého rozhovoru rozpadá. Uživatel má pocit, že chatbot nereaguje na zadanou větu, že mu nerozumí, a dochází u něj k frustraci. Čím kvalitnější jsou řečové akty chatbota a čím vyšší je uživatelská zkušenost s ním, tím je tvorba takových rozhovorů snazší.

Chatbot pro dobrý pocit

Pracovat ve vědě s něčím, jako je dobrý pocit, je vždy problematické. Lze ale obecně říci, že chatbot je pro studenty motivující záležitost. A to nejen tím, že jde o něco nového a zatím příliš neznámého, ale především proto, že jim dává rychlou odezvu a vytváří pocit určitého dialogu. Chatbot neukazuje otázky dopředu jako test nebo pracovní list, čeká, jak se student rozhodne, co bude dělat. A hned s tím pracuje. Výzkumy ukazují, že tato aktivizace dialogem je pro studenty velice důležitá.

Pokud tvoříme chatbot pro vzdělávací účely, tak bychom právě s touto dimenzí měli intenzivně pracovat. Klíčové tak je myslet nejen na to, co se mají studenti naučit (vzdělávací obsah, výstup z učení), ale také na způsob komunikace. Chatbot by měl mít jméno a určitý příběh, který umožní studentovi vytvořit si k němu komunikační vztah a interagovat s ním přímějším a přirozenějším způsobem. Měl by studenta zasadit do určité situace, ve které se bude cítit motivován a ve které bude ochotný řešit určitý problém nebo něco trénovat.

Je třeba pracovat s motivačními i reflektivními otázkami, ale vždy tak, aby reagovaly na to, co student odpovídá – jejich inkorporace do dialogu je zásadní. Cílem výuky s chatbotem je studenta pobavit, motivovat, podpořit. Málo kdy potřebujeme nějakou jasnou evaluaci, známku nebo informaci, co student nezvládl. Chatbot podle výzkumů může sehrávat pozitivní roli v motivaci studentů, v rozvoji jejich akademických dovedností a znalostí. Aby takovou roli mohl plnit, musí vést k onomu měkkému „dobrému pocitu“. Proto je třeba při tvorbě vždy pamatovat na to, zda by se nám samotným s takovým chatbotem interagovalo příjemně.


Očima odborné literatury

Wilcox, B., & Wilcox, S. (2013). Making it real: Loebner-winning chatbot design. ARBOR Ciencia, Pensamiento y Cultura189(764), 10-3989. https://doi.org/10.3989/arbor.2013.764n6009

Studie ukazuje, že pokud má být vývoj chatbota úspěšný, tak musí zahrnovat skutečně literárně kvalitní návrh, stejně jako v případě literatury prozaické. Autoři hovoří o tom, že chatbot musí mít vlastní příběh, emoce, typické reakce a současně být technicky špičkově provedený. Za zásadní považuje právě kvalitu literární postavy a promyšlenost dialogu. Návrh chatbota je tak svébytným literárním dílem.

Topal, A. D., Eren, C. D., & Geçer, A. K. (2021). Chatbot application in a 5th grade science course. Education and Information Technologies, 1–25. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10627-8

Chatboti mají (podle této studie) malý vliv na akademické dovednosti žáků, ale umožňují jim učit se mimo školu, získávat zpětnou vazbu a je pro ně subjektivně zajímavým a zábavným vzdělávacím objektem. Chatbot pozitivně ovlivňuje studijní proces studenta a je vhodné ho využít tam, kde nelze pracovat s kontaktní výukou, což byl případ pandemie covidu-19. Anebo může být užitečný ve chvíli, kdy na jednoho učitele připadá příliš mnoho studentů.

Vázquez-Cano, E., Mengual-Andrés, S., & López-Meneses, E. (2021). Chatbot to improve learning punctuation in Spanish and to enhance open and flexible learning environments. International Journal of Educational Technology in Higher Education18(1), 1–20. https://doi.org/10.1186/s41239-021-00269-8

Naopak podle této studie mají studenti vykazovat lepší výsledky v konkrétních procvičovaných jevech, mají větší míru zapojení se do učení (aktivní učení) a výuka je pro ně zábavnější. Chatbot podporuje seberegulované učení a dovoluje škálování obsahu. Studenti s různými zájmy a s různou úrovní dovedností mohou být jeho prostřednictvím stále dobře saturováni. Klíčové pro úspěch je vhodný didaktický návrh, zlepšující se schopnost pracovat s obsahem, který je pro studenty relevantní a vede k lepšímu rozvoji akademických dovedností.

Gkinko, L., & Elbanna, A. (2021, September). AI in the Workplace: Exploring Chatbot Use and Users’ Emotions. In Conference on e-Business, e-Services and e-Society (pp. 18–28). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-85447-8_2

Studie se věnuje pocitům, které mají uživatelé při práci s chatboty. Nabízí mnoho zajímavých partikulárních závěrů a představuje jeden z klíčových textů, které se vyplatí při přemýšlení o emocích během komunikace s chatbotem přečíst. Mimo jiné upozorňují, že špatné pocity (frustrace) jsou spojené se špatným designem chatbota a je možné je vhodným designem prostředí a dialogu odstraňovat.

Závěrem

Vývoj chatbota není jednoduchý nebo krátký proces, málokdy se bez zkoušení a testování povede vytvořit objekt, který bude ideální. Ostatně i to může být předmětem vlastního vývoje – vtáhnout studenty do procesu poskytování zpětné vazby, iterativního rozvoje chatbota anebo je naučit vlastní chatboty pro různé oblasti vzdělávání tvořit. Naše zkušenost je totiž taková, že pokud chceme vytvářet chatboty, je vždy mnohem snazší dělat menší dobře vyladěné chatboty než se snažit o obrovský rozsáhlý dialogický systém. I když by se mohlo zdát, že bude více „podobný člověku“ ve své komplexitě, málokdy je to ku prospěchu věci v rovině uživatelského pohodlí a rychlosti.

Pokud si nějakého chatbota bez využití umělé inteligence v češtině chcete vyzkoušet, můžete využít Galeristku Annu, která se zaměřuje na vyhledávání informací o uměleckých dílech, nebo Marii Zvědavou zaměřující se na základy výzkumu.

Článek vznikl jako součást řešení projektu Platforma pro transfer znalostí: informační gramotnost pro středoškoláky v otevřeném mash-up virtuálním učebním prostředí (TIGUP) podpořeného TA ČR – kód projektu TL02000040. Web: https://kisk.phil.muni.cz/onlife.

Licence

Všechny články jsou publikovány pod licencí Creative Commons BY-NC-ND.

Autor
RNDr. Michal Černý Ph.D.

Hodnocení od uživatelů

Článek nebyl prozatím komentován.

Váš komentář

Pro vložení komentáře je nutné se nejprve přihlásit.

Článek není zařazen do žádného seriálu.

Článek pro obor:

Informatika a informační a komunikační technologie