「媽！我不想練琴」──那就跟機器人一起彈鋼琴吧
當紅歌手周杰倫從小被媽媽逼著練琴的故事家喻戶曉，要把音樂技術練得更好，勢必得經過大量的練習才有可能讓自己的琴藝變得更加進步。不過，每個孩子也許適合不同的教育方式，在現今的科技發展之下，科學家們也嘗試導入「社會機器人 (social robot)」來和孩子一起學音樂！
撰文｜王冠云
自我調節與自我評價是練好音樂的關鍵之一
Song (2024) 等人的研究，設計了一個社會機器人，能夠陪伴孩子們練琴，在孩子練琴的時候適當的給予回饋 (feedback)，並且引導他們進行自我評價。基於作者們的文獻回顧資料，要成為一個有經驗的音樂家，必須要有「自我調節學習 (self-regulated learning)」的技巧以及持續的練習。而為了幫助學生的發展，來自老師或同儕的外部回饋以及自我評價的過程，都是很重要的一環。
具有自我調節學習能力的學生，他們的動機更強，更獨立自主，而且也更能掌握自己的學習狀況。不過，對於剛開始練習音樂的年輕學生們而言，他們還沒有足夠的能力可以客觀的評價自己的練琴進度，也比較沒有更有效率的策略來幫助自己提升琴藝。通常，孩子們練琴時，花費了90%以上的時間把該練的曲子從頭到尾演奏一遍，可是卻沒有在特定段落上加強不同的表演效果。
另一方面，學者們也指出，為了有效產生自我調節學習，自我評價的能力與策略也相當重要。以整個自我調節學習的階段而言，包含了預想階段 (forethought phase)、表現階段 (performance phase)、自我反思階段 (self-reflection)，反覆經歷這些階段，檢視自己的學習歷程，就需要自我評價的能力，才能有效影響自我調節學習。
當機器人導入音樂教育現場
Song (2024) 等人的實驗中，招募了50名介於8歲到16歲的音樂學校學生，他們都正在練習鋼琴。在這50名學生中，又分成初階組（琴齡不到兩年）、中階組（琴齡兩年到四年）以及高階組（琴齡超過四年）。研究者邀請他們到音樂學校的某間練琴室，裡面設有鋼琴、攝影機以及一台機器人。
研究使用「Wizard of Oz」這個常常用來進行人與機器人互動的研究手法，研究者會告訴參與者機器人是自動化的，但是在參與者不知情的情況下，研究者隱藏在機器人的系統背後操縱機器人。
機器人的設計則是有兩種類型，兩種機器人都會跟來參與實驗的學生介紹當日要彈奏的曲子，並且在學生們練習的時候給他們讚美，也引導他們彈奏更多。兩種機器人的差別在於，一個機器人沒有評價機制，但另一個機器人則是具有「自我評價」機制，它會錄下學生的彈奏之後，重新播放，並且問學生「你會給自己的演奏打幾分？」，在學生於平板上輸入分數之後，機器人會再問學生為自己評分的標準與理由，學生解釋完自己打分數的標準之後，機器人又會再針對學生的演奏給予講評。此外，為了瞭解學生們的彈琴動機，研究者們還使用了「FunQ」以及「SIMS」這兩份問卷量表來測量動機。
研究結果指出，具有自我評價功能的機器人陪伴練琴的學生，除了動機較高之外，彈奏表現上的節奏、音準、拍子、整體形象都得到了比較高的分數。不過很特別的是，在動機分數上，學習階段（初／中／高階）、性別以及兩種機器人有三因子的交互作用。雖然具有自我評價功能的機器人的學生的動機較高，但是在高階學習者中，卻有性別差異，高階學習者的女學生在具有評價功能的機器人的練習條件下，動機較低。另一方面，節奏表現也有交互作用，男學生在有自我評價功能的機器人陪伴時，節奏表現和沒有評價功能的機器人相比，差異更大。
學習階段與性別帶來的影響
在Song (2024) 等人的研究中，除了發現具有評價功能的機器人能提升學生們練習鋼琴的表現之外，也發現了性別和學習階段在統計上的交互作用。過去也曾經有研究指出，女性練習者比男性練習者更能有策略地練習，而在科技使用方面，女性會比較能在沒有評價機制的機器人陪伴之下更專注於練習，但男性的專注力卻比較低。
研究者們也指出，在未來機器人可能會越來越普及的情況之下，這些研究成果都能累積成為設計互動型機器人時的重要參考資料。不過，由於學童的實驗參與者本身就具有招募的限制，因此人數較少且不平衡，也是這項研究的一大限制。雖然性別或學習階段產生的影響仍然還需要更多研究來補齊更多說明與解釋，但整體而言，透過自我評價機制，確實能夠提升學子們的動機及表現，而且也讓科技導入的應用場域，多了一個可能。
參考文獻