Corona-lockdown fik underviser til at tænke kreativt med selvkørende robotter og skabte stort engagement blandt studerende.
Da corona lukkede landet ned i foråret 2020, blev der åbnet op for en hel ny måde at undervise på. På DTU Energi skulle en gruppe master- og ph.d.-studerende oprindelig have været fysisk til stede på campus for at lære, hvordan man styrer et automatiseret laboratorium ved hjælp af maskinlærings-værktøjer.
Det kunne ikke lade sig gøre, da alle studerende blev sendt hjem på grund af corona-restriktioner. Men takket være en utraditionel løsning blev undervisningen dog gennemført alligevel. Underviseren, postdoc Rune Christensen, købte fire sæt LEGO Mindstorms, som børn og unge normalt bruger til at bygge robotter. Derefter lagde han et styresystem ind over robotterne og udviklede sin egen software, så han kunne bruge de maskinlærings-værktøjer, han ønskede. Det virkede overraskende godt.
Næste skridt var at koble de studerende og robotterne på DTU’s netværk og bruge universitetets infrastruktur. Dermed var der fuld adgang til at styre robotterne hjemmefra.
Løsningen skabte så stort et engagement hos de studerende, at Rune blev nødt til at lægge ekstra undervisningstimer ind for at imødekomme deres ønske om at få de mest valide data.
”Styrken ved robotterne er, at vi kan give de studerende en fysisk eksperimentel dimension, uden at de er til stede. Selv om man sidder på afstand, kan man se robotten fylde væske op, flytte et transportbånd og måle med en farvesensor. På den måde bliver undervisningen pludselig meget lystdrevet,” fortæller Rune Christensen.
Blander frugtfarve opløst i vand
Han fik inspiration til robotterne fra University of Toronto, der har stor erfaring med automatiserede laboratorier. Her havde forskere brugt en robot til at blande farvede væsker, og det var præcis sådan en, Rune havde brug for. Men i stedet for at købe en dyr robot brugte han de LEGO-robotter, han oprindelig havde anskaffet som erstatning for det eksperimentelle udstyr, der var pakket væk i forbindelse med, at DTU Energi flyttede fra Risø til Lyngby.
Idéen til designet fik han fra et videnskabeligt tidsskrift, hvor han fandt opskriften på, hvordan man bygger LEGO-robotter, som blander væsker.
Egentlig var det meningen, at de studerende skulle arbejde med kemikalier med henblik på at fremstille materialer til flowbatterier. Men på grund af faren for, at de kunne sidde hjemme og f.eks. komme til at skrue temperauren alt for højt op, blev setuppet lavet om til at blande frugtfarve opløst i vand. Opgaven kom til at handle om at programmere robotterne, så de blandede grøn, rød, gul og blå for at opnå en bestemt orange farve. På den måde kunne de studerende også lære at finde styrker og svagheder ved maskinlærings-værktøjerne.
”Vi overvejede, om vi skulle gennemføre undervisningen ved hjælp af rene simuleringer, men vi blev enige om, at der ikke var nok læring i dem. Selvom man tilføjer tilfældig støj, har simuleringer det med at virke for godt og for regelmæssigt. De studerende lærer mest, når de får erfaring med ting, der ikke virker. Der skal helst være nogle uregelmæssigheder – og det kan robotterne give,” fortæller Rune Christensen.
Accepterer ikke dårlige data
Konkret foregik undervisningen ved, at de studerende loggede ind på DTU’s computersystem, hvorfra de har adgang til at programmere. Computersystemet blev forbundet til robotterne, der stod i et laboratorium. De studerende kunne se robotterne via webcams i laboratoriet, hvor underviserne skiftedes til at fylde beholderne op med frugtfarve, når det var nødvendigt.
Gruppearbejdet foregik i interaktive grupper gennem online-værktøjet Discord. Her havde de studerende et virtuelt rum, hvor de bevægede sig rundt ligesom i et klasseværelse. På samme måde var der et centralt rum, hvor de kunne gå op til underviserne og få svar på deres spørgsmål.
I dag kører laboratorieundervisningen igen på campus, men Rune Christensen håber, at LEGO-robotterne kan give inspiration til andre:
”Hvis vi skal være helt ærlige, er det begrænset, hvor gode målinger man kan foretage på LEGO-klodser. Men det kom bag på mig, at de studerende viste så meget gå-på-mod og ikke accepterede dårlige data. Jeg oplevede, at de engagerede sig i robotterne på en måde, som de ellers ikke ville gøre i en simulering. Det smittede også af på os, der kørte kurset.”