Studio e implementazione di strumenti di robotica educativa per l’identificazione e modellazione dell’apprendimento

The purpose of this thesis is the development of a system that supports the acquisition of data from educational robotics experiences. During a typical educational robotics classroom activity, students are divided into groups and explore the fundamentals of robotics by building and programming educational kits, such as the Lego Mindstorms EV3 or similar products. Typically, they are asked to solve small challenges that bring to light all their problem solving skills through the process of building and programming the robotic kit. The objective of this thesis is to build a system that keeps track of the students' interactions with the robot and its development environment, in such a way as to be able to efficiently implement an automated data collection in the field. This data collection will help understand how students face a robotic challenge. This thesis describes the data collection system developed starting from the UIFlow programming environment, in which students, using a graphic programming language, program robots to perform certain actions. We will describe the log file, containing students' interactions with the robot and its programming environment, and the automatic mechanism for translating student actions into strings. The illustrated system will allow interesting future developments; in fact, it is the first step for the creation of an infrastructure with the ability to analyze the data collected through machine learning and artificial intelligence techniques, thus allowing the creation of technologies capable of supporting teachers in the evaluation of robotics activities educational and also in their didactic activity.

Lo scopo di questa tesi è lo sviluppo di un sistema che supporti l’acquisizione di dati da esperienze di robotica educativa. Durante una tipica attività in classe di robotica educativa gli studenti sono divisi in gruppi ed esplorano i fondamenti della robotica attraverso la costruzione e la programmazione di kit educativi, come ad esempio il Lego Mindstorms EV3 o prodotti similari. In genere, viene loro chiesto di risolvere piccole sfide che portano alla luce tutte le loro capacità di problem solving attraverso il processo di costruzione e programmazione del kit robotico. Obiettivo della presente tesi è costruire un sistema che tenga traccia delle interazioni degli studenti con il robot e con il suo ambiente di sviluppo, in modo tale da poter implementare in modo efficiente una raccolta dati sul campo in maniera automatizzata. Questa raccolta dati consentirà di comprendere il modo in cui gli studenti e le studentesse affrontano una sfida robotica. In questa tesi si descrive il sistema di raccolta dati sviluppato a partire dall’ambiente di programmazione UIFlow, in cui gli studenti, usando un linguaggio di programmazione grafica, programmano robot perché eseguano determinate azioni. Si descriverà il file di log, contenente le interazioni degli studenti con il robot e il suo ambiente di programmazione, e il meccanismo automatico di traduzione delle azioni degli studenti in stringhe. Il sistema illustrato consentirà interessanti sviluppi futuri; esso, infatti, è il primo passo per la creazione di un’ infrastruttura con la capacità di analizzare i dati raccolti attraverso tecniche di machine learning e intelligenza artificiale, consentendo così la creazione di tecnologie in grado di supportare gli insegnanti nella valutazione delle attività di robotica educativa e anche nella loro attività didattica.