Damit die Kinder ein Gefühl für verschiedene Lebensmittel und Mahlzeiten entwickeln, soll der humanoide Roboter Pepper zum Einsatz kommen. Das Ziel dieser Bachelorthesis war es, aus Pepper einen interaktiven Lernpartner zu machen, durch den die Kinder das Schätzen von Kohlenhydratmengen in Mahlzeiten üben und so eine Grundlage für den täglichen Umgang mit Diabetes mellitus Typ 1 schaffen können.

Zu Beginn der Arbeit wurden die Anforderungen an die Lernsoftware mit der Auftraggeberschaft besprochen und danach ergänzt und dokumentiert. Basierend darauf erfolgten Recherchen in Bezug auf das Design der Lernsoftware, deren Ergebnisse in einer Mindmap zusammengetragen wurden. Zur Visualisierung der Lernsoftware wurde anhand der Mindmap ein Mockup erstellt. In einem weiteren Schritt wurde der Fragenkatalog für die Lernsoftware erarbeitet. Für die Evaluation des Technologie-Stacks wurde eine Nutzwertanalyse durchgeführt.

Aufgrund der Ergebnisse der Nutzwertanalyse wurde das Betriebssystem NAOqi 2.5 für die Implementation der Roboterinteraktion verwendet. Basierend auf dem Wunsch der Auftraggeberschaft, dass das Lernspiel auch ohne Pepper funktionieren solle, wurde für das Lernspiel eine Webapplikation erstellt. Für die Kommunikation zwischen der Weblösung und Pepper wurde eine Schnittstelle entwickelt, welche das LibQi-JavaScript-SDK benutzt, um so Dienste zur Roboterinteraktion aufzurufen. Für das Setup von Pepper und das Abfangen von Events wurden bereits vordefinierte Elemente in Python verwendet und für den eigenen Zweck angepasst. Sämtliche Systemtests in der Testphase verliefen erfolgreich und der Akzeptanztest wurde an zwei Halbtagen in der Kinderklinik in Bern durchgeführt. Allen zehn Teilnehmern am Akzeptanztest hat die Interaktion mit Pepper gut gefallen und acht von zehn Kindern würden das Spielen mit Pepper sogar gegenüber dem Tablet vorziehen. Die Kinder beschrieben die Lernsoftware als Erlebnis, cool, lustig und abwechslungsreich - somit hat sie den Akzeptanztest ebenfalls bestanden.