Ja, erstmal herzlichen Dank für die Vorstellung, meine Damen und Herren,
ich werde nicht auf die Bühne gehen, um ihn zu zeigen,
dass ich als Lehrerin da gar keinen Lehrer im klassischen Sinne mehr bin,
sondern ein Lernbegleiter.
Und ich werde auch in ihre Reihen hineingehen und sie unterstützen.
Da ist schon das erste Bild, auf diesem Bild finden Sie den QR-Code,
mit der da runterstehenden Adresse, wer das noch fotografieren will,
sollte es jetzt tun, da kommen Sie an die Unterlagen ran.
Und links außen, jetzt muss ich gucken, da,
da finden Sie die Plattform hurreply.moby, das ist eine Plattform in China,
auf die werden wir mit dem Roboter später draufgehen.
Das heißt, es wäre gut, wenn sich das schon mal merken,
aber der Roboter wird ihnen später noch diese Plattform noch mal benennen.
Also sie brauchen nicht unruhig zu werden. Ich hoffe,
es hat jeder alles fotografiert,
dann können sie an die Unterlagen auch jetzt sofort ran.
Ja, meine Damen und Herren, bevor ich beginne,
möchte ich gleich noch mal etwas zeigen,
was uns wirklich bedenklich stimmen sollte in Deutschland.
Da hat zunächst die Frankfurter Allgemeine in der letzten Woche das hier geschrieben.
Bald sehen wir nur noch die Rücklichter. Ich glaube,
wir sehen sie jetzt schon im Bereich Künstliche Intelligenz und Robotik.
Wir sehen die anderen in hohem Tempo davonfahren
Und wissen selbst kaum, wie wir da hinterherkommen sollen.
Aber es kommt noch schlimmer. In der letzten Woche
wurde eine Studie veröffentlicht in der Europäischen Union.
Da ging es um den Index of Digital Readiness.
Ich selbst war einer der Gutachter für Deutschland. Sie können mich
also mitverantwortlich machen. Aber wir sind auf Platz 26,
27 von 27 gelandet. Und hier sehen Sie vier Dinge,
die die Europäische Union uns zunächst mal als Kriterien hingeschrieben hat.
Vorhin habe ich eine E-Mail noch bekommen,
beziehungsweise eine Nachricht auf LinkedIn,
wo der Leiter dieser Studie schreibt,
hoffentlich nimmt sich Deutschland das zu Herzen
Und ich kann nur sagen, das sollten wir tun,
denn wir sind wirklich abgehängt.
Das weiß ich von vielen Besuchenden deutschen Hochschulen.
Das möchte ich Ihnen leider zur Einstimmung erst mal mitteilen,
bevor Sie gleich sagen, oh Roboter, was machen die denn da?
Spinnen die denn? Man muss die Dinge ausprobieren.
Man muss es auch mal machen, um zu wissen,
ob es funktioniert. Ich werde wie folgt vorgehen,
da sehen Sie zunächst mal über Roboter in der Bildung im Allgemeinen,
dann Roboter in der klassischen Unternehmen der digitalen Lehre, eine wichtige Unterscheidung.
Der Roboter selbst, der steht da vorne,
der wird jetzt so verkabelt,
der kommt in etwa 15 Minuten zum Einsatz,
deswegen können die sich noch
Zeit lassen
Beginnen wir mal mit dem Thema Roboter. Was sind Roboter
? Hier sehen Sie Roboter bereits und manche mögen denken,
oh, da sieht einer aus wie ein Mensch.
Das werden Sie auch noch gleich sehen.
Denn es gibt folgende Typen von Robotern. Da haben wir
zunächst mal die Unterscheidung zwischen humanoid und nicht humanoid.
Ich glaube, die muss ich Ihnen nicht erklären.
Das sieht man auch so, dass humanoide Roboter eben menschenähnlichkeit
haben aufgrund ihres Körperbaus. Dann gibt es spezielle humanoide Roboter,
das sind die Androiden und diese Androiden,
die sind dem Menschen schon
möglichst echt nachempfunden
Sophia heißt diese Dame, die bereits vor der UNESCO aufgetreten ist.
Und man höre und staune die Staatsbürgerschaft von Saudi-Arabien besitzt.
Es geht aber noch weiter. Es gibt noch Androide,
die echten Menschen nachempfunden sind. Das sind die Geminoiden.
Hier sehen Sie den Geminoiden, das maschinelle,
den maschinellen Ebenpart von Professor Ishiguru. Wer das googeln möchte,
Ishiguru, Robots, dann finden Sie Bilder von diesen Geminoiden.
Wir haben in unserem Projekt Heart,
über das die Unterlagen auch an unserem Eglo finden können.
Vor zwei Jahren unsere Studenten gefragt,
wie stellt ihr euch das denn vor mit Robotern?
Was findet ihr gut und was nicht
Und da kam klar raus, es sind die reinen humanoiden Roboter,
aber nicht etwa die Androiden und schon gar nicht die Gehminoiden.
Da kommen wir sehr schnell in dieses Uncanny Valley,
in dieses Tal der Unsicherheit, wo wir große Probleme haben, zumindest heute.
Und so haben wir uns dann entschieden, dass wir Roboter anschaffen.
Zum einen den Roboter des Typs Pepper.
Dieser war uns zu teuer, der kostet sieben Millionen Euro
und den gibt es nur zu Forschungszwecken, den Asimo.
Pepper kostet etwa 17.000 Euro, da haben wir uns dann
mal eingekauft einfach. Und ich dachte, als der ankam,
da würde die Kiste aufgehen und würde sagen,
hallo Jürgen, wie geht's?
So stand er da und konnte nichts
Und dann haben wir uns von diesen kleinen Robotern,
den Nao-Robotern einige beschafft, die können sie auch da hinten sehen.
Und die setzen wir jetzt alle im Bildungsbetrieb ein.
Übrigens ist das auch ein sehr gutes Beispiel für viele meiner Kollegen an Hochschulen.
Man muss auch mal was Neues wagen. Ich hatte keine
Ahnung im Jahr 2016, wie man einen Roboter programmiert.
Jetzt blicke ich da gut durch. Also auch mal ein
neues Wagen, weil sich in unbekanntes Terrain wagen,
das kostet Zeit und Energie,
macht aber
auch Spaß
Ja, schauen wir mal die Einsatzszenarien von diesen Robotern ein.
Da haben wir zunächst mal das Einsatzszenario des Werkzeugs.
Wir können diese kleinen Roboter, die da hinten stehen,
die nur 60 Zentimeter groß sind, natürlich nicht als,
ich sage es jetzt, zu diesem Moment mal als Lehrer vorstellen.
Dazu sind die viel zu klein, haben gar keine Autorität.
Also haben wir von Anfang an gesagt,
wir nutzen die als Werkzeug. Wie sehen wir gleich?
Die zweite Einsatzmöglichkeit, und da eignen sich die Pepper-Modelle.
Gut, das ist die als Partner,
wo die Roboter im Lehrbetrieb als Partner fungieren,
nicht als Werkzeug,
um Dinge auszuprobieren,
sondern als echte Assistenten
Das sind die beiden Einsatzszenarien. Hier sehen Sie zunächst mal
das Werkzeug-Einsatzszenario und hier sehen Sie Bilder aus unserem Robotikum.
Es ist ein Raum in Marburg, wir kommen aus Marburg,
wo in einer Schule das Robotikum eingerichtet wurde und dort Schüler
drei Tage lang im Umgang mit humanoiden Robotern das Coding erlernen.
Das nimmt man Makerspace und das ist unsere Antwort auf den Digitalpakt,
wo wir nicht der Meinung sind, dass wir Tablets anschaffen müssen,
sondern dass wir die jungen Menschen in das Coding,
in das Entwickeln hineinbringen und das klappt sehr gut.
Hier sehen Sie so typische Bilder, das sieht man die
Programme mir Oberfläche, die kann auch eine Programmiersprache sein.
Hier sehen Sie Roboter, der hält gerade den Stift.
Das sind Programme, die die Schüler von Klasse 7
bis Klasse 13 und jetzt auch im Lehramt machen.
Denn wir haben dazu Folgendes entwickelt. Wir haben dazu einen Online-Vorkurs
entwickelt, Robobase. Der läuft über die Plattform On Campus,
seit zwei Wochen, ist nagelneu und der bereitet die Schüler
jetzt vor diesem Robotikum auf die Basisinhalte vor, sodass sie vorbereitet kommen.
Der Kurs Robobase, den gibt es mittlerweile in zwei Varianten,
Eine Variante für Schüler von Klasse 7 bis 10 und eine von Schülern,
Klasse 11 bis Lehramt.
Die sind sprachlich unterschiedlich, die sind inhaltlich angepasst an die Zielgruppen.
Und unser Ziel ist es, hier weitere Kurse zu generieren,
sodass man immer spezifischere Anpassungen an die einzelnen Zielgruppen ermöglichen kann.
Das ist also das Robotikum, wer mehr darüber wissen will,
wie das Programmieren läuft, kann da hinten,
dass sie im Iglu auch ausprobieren.
Wir wollen aber die Roboter als Werkzeug einsetzen.
Als Werkzeug im Hörsaal. Und die große Frage,
die entsteht, ist, können wir das überhaupt?
Klappt das irgendwie
Geht das? Können wir Roboter in diesem Hörsaal,
in so einem Hörsaal zum Beispiel einsetzen?
Sie sehen mit zwingerndem Auge, der untere Hörsaal ist leer.
Was einen durchaus gar nicht so untypisches Bild für die heutige Hochschullehre ist.
Das hat aber andere Gründe, auf die ich jetzt nicht eingehe.
Das ist die klassische Hochschullehre. Inhaltsvermittlung,
so wie ich das jetzt mache, vorne,
PowerPoint im Hörsaal, hunderte von Menschen hören zu oder auch nicht,
schlafen nach sieben Minuten ein, wenn jetzt, die ersten müssen jetzt langsam müde werden.
Und ich rede und bringe Wissensmengen ans Publikum
Und dann gibt es eine Inhaltsvertiefungsphase,
wo man Aufgaben löst, Rechercheaufgaben bekommt, Hausaufgaben.
Die große Frage, ich will jetzt nicht auf die Slair-Modell
eingehen, was ich für völlig veraltet halte.
Die große Frage ist, kann man in diesem Modell Roboter einsetzen?
Und da taucht sofort die Frage aus auf, können
die Lehrer ersetzen? Das ist jetzt die entscheidende Frage.
Vorhin haben wir gehört, die werden uns da setzen.
Ich werde ihnen heute zeigen, dass sie das nicht können.
Und zwar aus folgendem Grunde. Hier sehen sie Roboter.
Die linken beiden sind Gimminoide vom Professor Chiguru und Herrn Schärfe
aus Dänemark
Und rechts sehen sie Yuki, den Roboter,
der da steht, den wir eingesetzt haben.
Und wir haben überprüft, können die eventuellen Vortrag halten?
Sie sehen hier die Gründe, warum das nicht der Fall ist.
Sie können überhaupt nicht filtern. Wenn also sich da
hinten jemand meldet, da würde der Roboter nicht sehen,
dass sie ihr Handy gerade oben haben.
Oder wenn jemand einen Einwand hat oder hustet,
das können die gar nicht, die können gar nicht reagieren.
Und dann die Emotionen, die können sich gerne angucken,
die die Roboter haben, die sind vorhersagbar und irgendwann wiederholbar.
Sie können keine ständig neuen Emotionen generieren,
denn die sind zurzeit programmiert
Und das brauchen wir ja, wenn wir menschliche Vorträge hören.
Wir haben dann bei diesem Roboter, bei unserem Roboter,
der hat ja hier vor der Brust so ein Tablet.
Da haben wir gesagt, okay, dann versuchen wir mal ein paar Varianten.
Wir lassen ihn einmal mit Tablet, da zeigt er,
wie in einer PowerPoint-Präsentation die Inhalte an, dann mit viel Animation,
dann mal ganz ohne, dann ohne Tablet.
Ja, das Ergebnis war ziemlich ernüchternd.
Es gab überhaupt keine Unterschiede, egal was wir gemacht haben.
Die Studenten hatten die Inhalte und man höre und staune,
es ging um zwei Minuten linguistische Inhalte, viel,
viel schlechter verarbeitet, als das bei einem menschlichen Vortrag.
Zum Glück habe ich gesagt, durch mich der Fall war
Also mit anderen Worten, das funktioniert nicht.
Der Roboter in der Lehre, das können wir streichen.
In der klassischen Lehre. Wir können dann fragen, geht es
möglicherweise in der digitalen Lehre? Und um das zu verstehen,
und da muss ich Herrn Alt ein bisschen angreifen,
ich habe vorhin das nicht getan.
Ich habe so die Meinung, er hat die digitale Lehre
noch nicht so richtig verinnerlicht, wie die funktioniert.
Denn hier haben sie ein Bild davon. Inhaltsvermittlung digital,
Selbststudium, ich sage es das mal ganz knapp.
Inhaltsvertiefung in Präsenz, in einer neuen Präsenzphase,
in einer hochgradig interaktiven Art Tutorium-ähnlichen Präsenzphase angeleitet durch den
ausgebildeten Akademiker
Und dazwischen geschaltet der Mastery-Test, der Test,
mit dem die Teilnehmer an einer solchen Lehrveranstaltung ihr Wissen dokumentieren
und vor der Präsenzweise nachweisen können.
Es geht um Wissen. Und um Ihnen mal Werte zu
geben, meine Präsenzteilnahme liegt bei etwa 80 Prozent.
Es sind rein kompetenzorientierte Präsenzphasen und der Wissensstand liegt bei 75 Prozent.
Das heißt, da kommen so ein paar unvorbereitet,
die man aber sehr schnell dann auch wieder auf den richtigen Pfad bringen kann.
Das ist die digitale Lehre. Und die Frage nun ist
, können wir das einsetzen mit Robotern?
Und da haben wir zunächst mal einen ganz gewaltigen Unterschied,
denn jetzt haben wir digitale Daten
Big Data, die wir ja vorher nie haben,
in der klassischen Lehre haben wir keine digitalen Daten.
Welche sollen das sein? Die Anwesenheit im Hörsaal,
ja, die müssen wir dann in der Excel-Tabelle eintragen.
Wir haben keine digitalen Daten in der klassischen Lehre,
aber in der digitalen haben wir ganz viele.
Wir haben also zum Beispiel hier die Art,
wie die Studenten an die digitalen Inhalte rangehen.
Oder in der Mitte haben wir Testergebnisse, wo wir sehr genau überprüfen können,
was die Studenten in einem solchen Kurs machen.
Ja, und diese Daten, die können wir bearbeiten.
Wir könnten zum Beispiel mal einen Chatbot anschließen.
Das wird ja heute schon gemacht. Der dann auf
dem Bildschirm anhand dieser Daten in eine Art Beratung kommt
Ist eine Möglichkeit. Eine ganz andere Option,
weil wir ja eine neue Präsenzphase haben,
die ja nun begleitend ist, wo nicht mehr jemand vorne steht.
Ich habe zum Beispiel in meiner Lehre seit,
ich glaube, seit neun Jahren kein PowerPoint mehr.
Gibt es überhaupt nicht. Frankfurter Allgemeine schrieb ja 2014,
wann ist endlich Schluss mit dem PowerPoint-Irrsinn? Ich kann sagen,
bei mir seit langem, ich brauche es nicht mehr,
ich präsentiere nichts mehr. So, und in dieser Präsenzphase,
da könnte man ja auch mal Roboter einsetzen und sagen,
vielleicht hilft der einem. Ich werde ihnen gleich zeigen,
dass das in der Tat eine Einsatzmöglichkeit ist.
So, das ist erstmal so die Grundlage und dann gibt
es noch ein Bindeglied.
Wir könnten nämlich
Folgendes machen
Wir könnten sagen, der Roboter, der kommt an die
Daten auch ran. Und dann haben wir dieses Szenario,
was ja auf ARD Alpha, die haben das begleitet, veröffentlicht wurde.
Der Roboter übernimmt Sprechstundengespräche. Werde ich Ihnen gleich zeigen.
Also das sind die Einsatzszenarien und die werden dann so umgesetzt,
dass sie den Roboter nehmen, da steht er.
Ich wecke ihn jetzt schon mal auf.
Und so müsste sie das vorstellen. Der steht im Hörsaal
, natürlich ist die Logistik extrem schwierig.
Wir müssen ihn auf einer Sackdarre herpark erstmal herbringen.
Und da müsste sie sehr viel implementieren,
damit das überhaupt klappt
So, und jetzt steht der Roboter da und
die ideale Idee ist von unserem Schreibtisch aus,
bespielen wir ihn mit Daten, mit sogenannten Roboter-Apps.
Da gibt es da so eine Assistenz-Apps. Da gibt es die Möglichkeit,
dass er als Information Point, als Informationsfunk bereitgestellt wird.
Es gibt die Möglichkeit der Beratung, die werden wir gleich machen.
Ja, und sie können ihn sogar für einfache Tests einsetzen.
Unsere Idee war, viele Studenten kommen ja heute mit internationalen Kursen und Zertifikaten zu uns.
Und um das zu überprüfen, muss ich ja irgendwie wissen,
hat dieser Mensch auch wirklich den Python-Kurs bei Corsara gemacht.
Normalerweise wird das so überprüft,
dass sie den dann zu einer Sprechstunde bitten
Ja, haben wir gesagt, das kann doch der machen.
Ich habe ja gar kein Deputat dafür. Das war die Grundidee.
Gut, wir wollen mal reinschauen und jetzt können Sie umschalten.
Jetzt gehe ich auf den Roboter. Wie so die einzelnen
Dinge funktionieren. Also wir fangen mal an mit dem Beratungsgespräch.
Jetzt brauche ich mein Handy. Gut. Nochmal. So,
Sie sehen jetzt hier bei ihm, sieht man das vorne?
Nee, man sieht ihn jetzt da stehen, aber gut.
Sie sehen hier eine Reihe von Applikationen.
Eine davon heißt die Student Advisor App.
Unsere Unterrichtssprache ist Englisch. Deswegen spricht er jetzt auf Englisch
. So, und hier haben Sie jetzt die Option,
Individual und Klaas, das sieht man da oben nicht.
Ich gehe mal gleich in die Option Individual.
Trinkshow me not hear our cast. Das muss ich
mich als Student erst mal ausweisen vor dem Roboter.
Dazu habe ich auf meinem Handy einen QR-Code eines echten Studenten,
der uns den Datenschutz mal gelockert hat.
Wir dürfen das dann zeigen. Die singen gleich den echten Namen
. Mehr Entschuldigung. So, ich wollte den haben,
jetzt versuchen wir es nochmal.
Bleibt me see your
chill our cast
Okay, I have your chill our code.
Our process the cure now. So,
er geht jetzt an unsere Plattform, The Virtual Linguistis Campus,
und holt sich die Lernerdaten raus für den Kurs.
Den Preduction Termine Gristics. Thank you. 2019. The have words on
more than have the yearnits. You not stop now,
and try to go sort of all, the Virtual Sessions.
And my table, it can see the units,
you have and study it yet.
Hier sieht man so ein paar Lernanheiten,
wo er noch nicht drin war
Did you that technical tificulties combihension programs? Problems with your
time management. So den Dialogen Riesens? Will ich
Ihnen jetzt mal ersparen. Jetzt geht's in die Tiefe.
Was hat der für Probleme? Timemanagement war in der Comprehension
Difficulties. Dann geht der Roboter in den Beratungsgestrich.
Fix times mark for studying. Ja, er will
schon weitermachen. The real camp is my how you.
Ich werde ihm mal time to go three the material.
Returning. So, das kann jetzt ein zehn-minütiger Dialog sein,
den will ich Ihnen ersparen.
Das interessante Prinzip ist, der Dialog wird protokolliert.
Dieser Student kriegt jetzt eine generierte E-Mail dieses Dialoges
als Kontrolle
Ich glaube, das ist auch ein Novum,
das gab es in den normalen Sprechstunden ja nie,
dass wir hinterher gesagt haben, so nun protokollieren wir das mal.
Und das kann uns noch Jahre später zeigen.
Die Studenten haben auch die Option, ein Häkchen zu setzen,
ob der Professor diesen Dialog auch bekommen soll.
Das hat bis heute keiner angekreuzt. Da sehen Sie auch,
dass die Studenten eine Bindung aufbauen zu diesem Roboter.
Uns wurde also wirklich gesagt, Donnerwetter,
da erfahre ich Sachen, die ich sonst nicht erfahren habe.
Oder andere Kommentare, der Roboter hat mich gelobt.
Das sind dann wirklich so Bindungen, die da aufgebaut werden,
die uns sagen, das ist der richtige Weg.
Der ist natürlich bei weitem
noch nicht perfekt
Aber es ist zumindest ein erster Ansatz,
um diese studentische Beratung zumindest in zentralen Themen, die jetzt nicht ADD-Inhalte betreffen,
durchzuführen und uns Menschen Freiheiten zu geben, inhaltliche Beratung durchzuführen.
Als wir das, als das Fernsehen da war,
da kamen insgesamt fünf Studenten in kurzer Reihenfolge in meinen Büro
und wollten wissen, wann der Termin für die Abschlussklausur ist.
Da habe ich gesagt, das macht er ab sofort.
Das beantworte ich nicht mehr so eine Frage.
Also da sehen Sie die Student Advisor App.
Wir gehen mal raus. Das war die erste Anwendung.
Wes Application Terminates. Ist auch so
So, jetzt müssen wir nochmal umschalten, rum.
Ach, da haben sie sogar das Tablet jetzt.
Also das sind jetzt einzelne Anwendungen, einzelne sogenannte Robot Behavious,
die dann wie Apps auf dem Handy zunächst mal funktionieren oder auch sprachlich abgerufen werden können.
Wir hatten dann Ende 2018 gesehen, dass der Mehrwert
dieser Anwendungen doch überschaubar ist. Also dieses Juden-Advisor-App,
die ist schon nicht schlecht, aber dann gibt es so Voting-Controller-Apps,
wo wir Pingo oder Kahut vom Roboter kontrollieren lassen.
Das ist eine Erleichterung für uns Lehrende, aber so doll
ist das nicht. Und da haben wir überlegt,
wir müssen anders an diese Dinge herangehen und haben sogenannten Classroom-Application-Puckages oder Caps entwickelt.
Das sind Anwendungen, wo der Roboter für 20 Minuten,
30 Minuten die gesamte organisatorische Kontrolle im Seminarraum übernimmt.
In diesen Präsenzphasen, nicht in der klassischen Vorlesung.
In diese speziellen Präsenzphasen. So kann er zum Beispiel sagen,
okay, ich stelle erstmal eine Aufgabe, dann mache ich einen Mastery-Test,
dann stelle ich euch noch eine Aufgabe in Abhängigkeit von der ersten Aufgabe,
wenig weitere Aufgaben auf, aus,
dann vielleicht eine Rechercheoption mit Kontrollfragen und zum Schluss eine Evaluation.
Diese Dinge existieren als individuelle Apps für den Roboter und unsere Aufgabe
war es nun,
die zu bündeln
Zu bündeln, sodass die auf den Roboter als Ganzes gespielt werden.
Die Idee ist, wir machen das demnächst von unserem Schreibtisch aus.
Da definieren wir einfach die Aufgaben und übertragen die,
wie wir es sonst auch machen, auf irgendeinen anderen Computer,
übertragen wir die halt auf den Roboter.
Dann steht der im Hörsaal und übernimmt den Hörsaal,
kann ich auch nicht sagen, es wird ja nichts mehr gehört.
Also diesen physikalischen Unterrichtsraum und kontrolliert den und ich kann dann die Lerner begleiten.
Und das will ich mit Ihnen jetzt mal tun.
So, wir gehen jetzt bitte mal auf die Ureply.mobie auf
unseren Smartphones
Und ich bereite das hier schon mal vor.
Am Kreuz. So. Ich gehe jetzt selber auch da drauf,
um da mal zu gucken. Dauert einen kleinen Moment.
You Deeply. Gut. Mobi. So,
ich halte nichts davon, Ihnen ein Video zu zeigen,
wie das funktioniert, sondern wie wir uns wirklich live erleben.
So, Sie müssen jetzt in etwa sowas auf dem Handy
haben, so das Grünes, da steht You Reply.
Der Roboter
Hat auch die Startseite geladen und ich muss mich jetzt
noch mit dieser Startseite verbinden. Die Idee ist,
so, da haben wir, wo ist mein Code?
So, die Idee ist das,
dass jeder Lehrende machen kann und jeder seinen privaten Code hat.
Wiederum ein QR-Code. Das liegt daran, die Gesichtserkennung.
Dieser Roboter ist noch nicht stabil genug,
aber bei solchen QR-Codes, da kommen sie einfach gut voran.
Also bevor es jetzt losgeht, muss ich mich jetzt erstmal identifizieren,
das will ich mal machen.
Queen said tantefy. Wir können umschalten oben jetzt,
wenn sie
Roboter wiedersehen wollen
So, jetzt will er meinen QR-Code sehen.
Doch, halt hier. Das ist ein bisschen dunkel hier.
It just wrecking meistert threa code. Preace wait. You're
code is very fight successful me. Welcome you don.
Welcome you. So, jetzt ist er erstmal soweit klar.
Jetzt müssen Sie sich das so vorstellen. Ich komme jetzt
in den Raum und lade dann die Applikation, die ich haben will.
Das wird jetzt bei Ihnen keine 20 Minuten Applikation sein,
sondern eine kleine Testapplikation, die vielleicht drei Minuten dauert.
Da geht es um das Thema Roboter.
So, wo haben wir die hier oben, ne?
Ja. So, und jetzt müssen sie zuhören,
denn er wird uns sagen, wir müssen eine Nummer eingeben.
Free Try. Oh, da war was.
Krease take up chomoble devices and go to the website.
You replied up moble. Attention police today session ideas.
Capital all. Nein, sechs. One for again capital
all.
Nein, sechs
One 4. Welcome to this Demonstration of the Unity
Plus up with it's closery muppotation parkages.
In it moment, that were ask you a question.
Don't you would have you a task and off to works,
check your work with the control plash time.
So, und meine Position wird jetzt im Publikum sein.
Denn ich bin jetzt der Lernbegleiter und werde gucken,
oh, R-91, was war das?
96, 14. Die sehen ja jetzt alles.
I can be used to program the human anoid rollbout.
Now. So, jetzt sehen Sie bereits die
erste Frage auf Ihrem Handy
So, und da ist natürlich die Frage,
wie programmiert man den humanoiden Roboter?
Haben Sie eine Ahnung? Kann ich Ihnen helfen? Ich
mache das, simuliere das jetzt. Also bei den Studenten
würde ich jetzt richtig reingehen, in die Reihen, würde beraten.
So sieht das aus. Die haben die Frage,
und der Roboter, der hat jetzt die nächsten zwei,
drei noch nicht mal die Zeckings live to mount.
So, haben wir
was getippt
Ja. So, und wir haben das System so eingestellt,
dass wir natürlich die Zeiten, die er jetzt sich nimmt,
um Fragen zu beantworten, Lösungen zu zeigen,
dass wir die immer auch wieder verzögern können.
Ich kann zu ihm hingehen und sagen,
warte noch mal einen Moment, die sind noch nicht fertig.
Baran. Krass. Tines up now. The correct tancy
is thing. Callgraph. It is a software,
that use is blockbreaking minuted development of that's for now and me pepper.
Sie sehen die Antwort und jetzt habe ich wieder eine gewisse Zeit,
mir eingeplant, um diese Antwort zu kommentieren,
mit ihnen zu besprechen
Zu ihnen eben zu sagen, dass Scratch für Lego Mindstorms
eingesetzt wird und Choreograf eben typischerweise für die Softbank-Robotics-Produkte.
Und Nanov wie ist eine Blödsinnsantwort ist und Blockly ebenfalls.
Hier nicht gültig ist. Und da sehen Sie schon,
dass man selbst solche Multiple-Choice-Fragen als Art Wiederholung annehmen kann,
indem man nämlich die falschen Antworten einfach mal durchdiskutiert.
So, er wird gleich weitermachen. Ich kann das zeitlich
hier kontrollieren, aber er hat nur noch eine Sekunde,
dann geht es weiter.
Sie sind rechtzeitig fertig
, passt
So, jetzt gucken Sie wieder auf Ihre Smartphone.
Ja, manche, to do, summer online.
Research and my human, no it robot from you.
What are it's features and functions? Typische Aufgabe in
meinen Präsenzphasen ist Recherche im Internet zu betreiben.
Natürlich in meinem Fach Linguistik und nicht über Roboter.
Ihre Aufgabe ist es, jetzt mal rauszukriegen,
was kann der Romeo, was er nicht kann?
Jetzt können Sie sich natürlich Divid des Internets bedienen und sollten
das auch tun, denn danach wird eine Kontrollfrage gestellt.
Und wenn ich dann Studenten sehe, die da nichts antworten,
dann würde ich sagen, was war mit Ihnen denn los?
Okay,
das ist jetzt
Also das sind so typische Anwendungsszenarien jetzt, Romeo.
Wir werden dann auch gleich befragt und Frau Hantke,
meine Nicht-Lebensgefährtin, aber namens Gefährtin sagt schon drei Minuten.
Wir sind genau rechtzeitig fertig,
weil das dann auch die letzte Anwendung sein wird.
Und Sie sehen diese Packages von den Softbank-Robotics, sagt,
es sind weltweit die ersten Use-Cases für humanoide Roboter in digitalen Lehrszenarien.
Und für die wir auch viele Einladungen weltweit erhalten,
um die durchzuführen und zu erweitern,
die übrigens auch demnächst bei uns in der Zahnmedizin eingesetzt sind.
What see,
what see found and check it with the following question
Them it least one functioner, I do it,
room you, hasn't which shade you not kauf?
Jetzt haben wir hier einen Input-Task, da müssen wir noch was eintippen.
Er sieht auf seinem Monitor, sieht man was anderes,
als wir auf unser Smartphone haben.
Das ist sozusagen mein Kontrollmonitor für mich als Lehrender.
Sie in seiner linken Seite, die Tasks, die da so durchlaufen,
in der Mitte, das, was er gerade macht.
Im Case you haven't word it yet. Now is the
time. Ja, und dann wird er gleich uns
die Antwort noch verraten und sich bedanken.
Sie können schon mal oben umschalten
Auf die Präsentation, denn es gibt noch eine Folie zum Schluss.
Hier schon mal die Ankündigung der Zahnmedizin. Yuki wird natürlich
nicht als Zahnarzt auftauchen, aber sie werden in der Zahnmedizin
genau das machen, was ich ihnen gezeigt habe.
Time to take a look at your work. Um den
Professor Mehrzeit im Patientenstoff zu bringen. Romeo that wakes.
And not they one is that romeour can move its eyes.
I can not. Da sehen Sie erst traurig,
jetzt müssen wir eigentlich noch Ihnen eine gewisse Trauer.
Patrick, das müssen wir nochmal machen,
dass er dann traurig wird bei gewissen Antworten.
Das können Sie aber sehen später,
wie er Trauer zum Ausdruck bringt
Ja, meine Damen und Herren, ich denke,
damit habe ich ihnen gezeigt, wie die eingesetzt werden können heute.
Mehr haben wir noch nicht. Die Classroom Application Packages in
der Präsenzphase und die studentische Beratung für die Online-Phase.
Das sind typischerweise Roboter-Anwendungen. Aber das Ganze,
damit bin ich wieder beim Anfang, funktioniert nur,
indem wir Deutsche ein anderes Mindset an den Tag legen.
Ein Mindset, das bereit ist, scheitern zu akzeptieren,
anzuerkennen,
wenn neue etwas Neues wagen
Und zu kollaborieren, in allen Bereichen, sonst wird das
nichts wie der Digitalisierung. In cooperation and keep in mind,
this was a time of vision. As you usually are you doubt,
sure combitance tasks and that of tusting, cure and nowledge.
Big things also to the create team in Hongkong,
who did a great time in developing me?
Die werden sich jetzt gewundert haben in Hongkong,
dass wir da jetzt auf der Plattform waren.
Aber das ist halt so in der digitalen Welt.
Also ich kann nur noch mal appellieren,
nicht nur von Warnungen und Risiken sprechen. Insofern war mir
der Vortrag von Herrn Alt zu sehr im Bereich Warnungen angesiedelt.
Wir müssen da keine Angst haben, aber wir müssen etwas tun,
um mitzumischen. Und noch eines, nennen Sie nicht immer
nur den Datenschutz als Verhinderungsgrund.
Herzlichen Dank