Pour déterminer l'opportunité d'utiliser des robots à des fins éducatives, le professeur agrégé Takamasa Iio de l'université de Doshisha, ainsi que le professeur agrégé Yuichiro Yoshikawa, le professeur Hiroshi Ishiguro de l'université d'Osaka et le professeur agrégé Kohei Ogawa de l'université de Nagoya, au Japon, ont comparé les performances des robots actuels. Systèmes d'apprentissage assisté des langues (RALL) pour tuteurs humains. Leur étude, publiée dans l'International Journal of Social Robotics , a exploré l'efficacité de chaque approche pour améliorer les compétences en anglais des élèves dans l'apprentissage d'une langue seconde.

"Il y a eu un mouvement actif en faveur de l'utilisation de robots dans l'éducation, en particulier dans l'enseignement des langues, qui nécessite une communication. Cependant, les avantages qu'il y aurait à utiliser des robots n'étaient pas clairs. Nous avons commencé cette étude avec la conviction que pour élargir le l'utilisation de robots à l'avenir, il serait nécessaire de comparer la discussion avec la base de référence des tuteurs humains", explique le Dr Iio.

Les chercheurs ont mené une expérience impliquant 26 étudiants universitaires dont la langue maternelle était le japonais. Les étudiants ont subi un pré-test pour une première évaluation de leurs compétences en anglais. Sur la base des scores moyens, les étudiants ont été divisés en deux groupes :14 étudiants ont reçu des instructions d'un robot, tandis que les 12 participants restants ont reçu des cours en ligne dispensés par des professeurs d'anglais.

Pendant sept jours, les deux groupes ont participé à des séances quotidiennes de 30 minutes visant à améliorer leurs compétences en anglais. Le robot utilisé était un humanoïde de table appelé CommU, avec lequel les étudiants pouvaient interagir à l'aide d'une tablette. Ce modèle de robot pourrait afficher des comportements semblables à ceux des humains. Il pouvait hocher la tête pour accepter, s'affaisser pour montrer sa réflexion et lever les mains pour exprimer sa joie ou sa surprise.

De plus, il y avait trois exercices d'expression orale. Le premier impliquait un jeu de rôle, dans lequel le tuteur (humain ou robot) et l'étudiant mettaient en scène une conversation dans des situations spécifiques. Les étudiants ont écouté leurs scripts du tuteur puis les ont répétés.

Dans le cas du robot, un fichier audio contenant le discours d'un locuteur natif a été lu à la place de la synthèse vocale. Le deuxième exercice était une pratique de cartes mémoire, où les étudiants écoutaient leur tuteur présenter le scénario et le répétaient pour le mémoriser. Dans l'exercice final, les étudiants ont reconstitué la conversation avec leur tuteur en utilisant les scripts mémorisés.

Le dernier jour, les participants ont subi des tests pour évaluer leurs erreurs d'expression orale, leur aisance, leur prononciation et leur complexité (nombre de mots utilisés dans les phrases).

De plus, tous les participants ont subi un pré-test le premier jour, suivi de 30 minutes d'étude quotidienne pendant 7 jours et de trois post-tests le dernier jour.

Les résultats ont indiqué que le groupe enseigné par le robot faisait moins d'erreurs et parlait plus couramment que le groupe enseigné par des tuteurs humains. Cependant, aucune différence significative n'a été observée dans les résultats entre les robots et les tuteurs humains pour d'autres aspects.

Les chercheurs pensent que l’amélioration est due au fait que les étudiants ont pu pratiquer les exercices avec les robots bien plus qu’avec le tuteur humain. Ce niveau de répétition a amélioré leur rétention de mémoire et leur maîtrise de l’expression orale. De plus, l'expression du robot peut avoir réduit l'anxiété, lui permettant de parler anglais sans crainte d'être jugé.

"Les robots sociaux pourraient être davantage utilisés dans l'apprentissage d'une langue seconde. Ils sont susceptibles de jouer un rôle actif dans la pratique répétitive visant à consolider les mots, expressions et structures grammaticales de base en mémoire", souligne le Dr Iio.

Même si les systèmes RALL actuels sont suffisants pour fournir une formation de base en anglais, les chercheurs prédisent que les futurs systèmes deviendront plus avancés. Ils peuvent être capables de reconnaître le discours d'un locuteur non natif, de proposer des corrections et de mener des leçons interactives et des dialogues ouverts.

Cependant, puisque l'objectif fondamental de la langue est la communication avec les autres, les tuteurs humains resteront essentiels pour aider les apprenants à se sentir plus à l'aise et en confiance lorsqu'ils utilisent une nouvelle langue dans des situations réelles.