Integrierte Lernumgebung für kognitive Robotik (IntEL4CoRo)

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  1. Ziel 1: IntEL4CoRo Konzeptapparat und -rahmen. Entwurf und Entwicklung eines Konzept­apparates und -rahmens, der die Repräsentationen, Berechnungsaufgaben und Berechnungs­prozesse, welche für die autonome Steuerung von Robotern benötigt werden, sowie deren Zusammenspiel modellieren kann. Hierzu wird die kognitive Roboterarchitektur CRAM als Ausgangspunkt gewählt, da mit dieser bereits komplexe Alltagsaufgaben wie Tischdecken und -abräumen erledigt wurden (s. Abbildung 1). Dies stellt sicher, dass der Konzeptapparat ausreicht, um kognitive Roboter zu programmieren. Ferner sollen die Konzepte als Ontologie axiomatisiert werden, was die Konzeptdefinitionen eindeutig und maschineninterpretierbar macht und den Aufbau einer Wissensbasis ermöglicht, mit der Studierende Anfragen über Roboter, Robotersteuerungs­systeme und Roboterexperimente automatisch beantworten lassen können. Für ein Roboter­experiment, das in diesem Rahmen modelliert und repräsentiert ist, können Studierende mit Hilfe der Wissensbasis Fragen beantworten, z.B. Was hat der Roboter gesehen und gemacht? Wie hat er es gemacht? Warum…? usw.
  2. Ziel 2: IntEL4CoRo Lernangebote und -materialien. Basierend auf dem IntEL4CoRo Konzeptapparat und -rahmen werden kohärente Lernangebote und -materialien entwickelt. Zudem wird eine Konzeptualisierung für Robotersteuerungssysteme und Simulationsumgebungen entworfen, die dem IntEL4CoRo Konzeptapparat und -rahmen entspricht. Dies ermöglicht Studierenden Robotersteuerungssoftware und Roboterexperimente entsprechend dem Konzeptapparat zu explorieren und verstehen. Lehr-/Lernmaterialien umfassen Videovorlesungen, Skripte, Folien, interaktive Tutorien und Handouts für die in Abbildung 1 genannten Lerninhalte.
  3. Ziel 3: IntEL4CoRo Lehrsystem und Experimentierumgebung. Entwurf und Entwicklung moderner Robotersteuerungssysteme für Lehrzwecke und photorealistische physikbasierte Simulationsumgebungen, in denen Studierende mit den Steuerungssystemen experimentieren können. Die bereitgestellten Steuerungssysteme und Simulationsumgebungen werden es ermöglichen, die in den Lehrveranstaltungen (und Skripten) vermittelten Konzepte der kognitiven Robotik zu illustrieren und zu allen Themenbereichen Aufgaben zu generieren. Neben dem Lösen kleinerer Programmieraufgaben wird die Lernumgebung auch die Durchführung von Abschlussarbeiten (Bachelor- und Masterniveau), teambasierte Softwareentwicklungsprojekte und Roboterwettbewerbe ermöglichen. Dabei kann sichergestellt werden, dass die Ergebnisse der Arbeiten praxisrelevant sind, indem man das Lehrsystem mit Softwarekomponenten konfiguriert, die auf realen Robotern lauffähig sind. Des Weiteren werden interaktive Simulationsszenarien bereitgestellt, in denen autonome Roboter Menschen assistieren und mit ihnen kooperieren, um Diskussionsgrundlagen für ELSI-Aspekte der KI und der kognitiven Robotik zu liefern.
  4. Ziel 4: Entwurf, Entwicklung, Erprobung und iterative Verbesserung des IntEL4CoRo Lehrkonzepts. Das für die IntEL4CoRo Lernumgebung zu entwickelnde Lehrkonzept zielt auf die kompetenzorientierte und lernendenzentrierte Hochschulbildung auf der Basis des AVIVA-Modell (Städeli et al 2013) ab und bietet einen optimalen Rahmen zur didaktischen Konzeptionierung einer immersiven didaktisch hochwertigen, nachhaltigen Lehre.
  5. Ziel 5: Entwurf und Entwicklung der IntEL4CoRo Lernumgebung, welche die Lernangebote in Lehrmaterialien und Lehrsystemkomponenten organisiert, das IntEL4CoRo Lehrkonzept umsetzt und mit Hilfe der IntEL4CoRo Lerninhalte und -materialien und des IntEL4CoRo Lehrsystems und Experimentierumgebung realisiert.




Prof. Dr. hc. Michael Beetz PhD
Head of Institute

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Andrea Cowley
assistant to Prof. Beetz
ai-office@cs.uni-bremen.de

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