Practical Evaluation of Effects of an Emotion-aware Conversational Agent in L2 Learning
| Project/Area Number |
22K18011
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 第二言語コミュニケーション / 会話エージェント / 情動要因の支援 |
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| Outline of Research at the Start |
日本では，外国人と交わる機会を日常的に有する学習者は少なく，第二言語(英語)を用いた会話に積極的に関わる意欲が培われにくい問題がある．研究代表者はこれまでの研究で，人の第二言語学びの文脈における情動支援を目的とした知的会話システムの設計及び開発に携わってきた．本研究課題では，研究代表者がこれまで開発を進めてきた情動的英会話シナリオ生成可能な基盤(オーサリング環境)を活用し，知的情動能力を備えた教育型英会話エージェント技術の教育現場への導入，英語学習への効果を解明することを目的とする.
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，次の2つのサブ目標を設定して研究を推進した．
目標1: 学習者の情況に則した適応的会話シナリオ生成仕組みの実現を通して，学習者の習熟度(会話スキル，動機付けレベル)に応じて柔軟かつ頑健に応対できる会話シナリオのあり方を明らかにする.
目標2: 会話エージェントの言語・非言語会話戦略モデルの精緻化・実装課題の遂行を通して，会話の内容及び学習者の情況に応じた動的な言語・非言語的会話モデリングの方法論を確立する.
上記の目標1に関しては，今年度は，学習者の習熟度にあわせて基礎的内容から発展的内容に会話シナリオを段階的に移行させ，また，その移行の際には，動機付け向上に資する働きかけ（e.g. 自己成長感を実感させる情動的働きかけや励ましなど）をシステムが適応的に生成できる仕組みを実装した．更に，提案機能を備えた会話シナリオオーサリングツールを用いた初期的な検証を行ったところ，提案システムの新規性および第二言語学習支援への可能性が示唆された．この成果を学術論文にまとめ，採録に至っている．
目標2に関しては，非言語的会話戦略制御モジュールの実装・評価に取り組んだ．具体的には，バーチャルヒューマンエージェントをインターフェイスに備える会話システムを構築し，学習者との会話状態に応じて，エージェントが喜ぶ，驚く，悲しむ，頷くなどの8種類の非言語情動フィードバックを生成する仕組みを設計した．更に，Woz（Wizard Of Oz）手法を用いた会話戦略設計指針を確認し，会話戦略モデルの精緻化を行った上，提案システムの有効性を確認するため初期評価実験を実施した．その結果，提案仕組みを用いることで，エージェントから学習者への情動の伝達促進及び，会話タスクの遂行に関する知見が得られた．この研究成果をまとめ，国際雑誌に投稿し，採録に至っている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通りに会話オーサリング基盤の整備及び適応的会話シナリオ生成仕組みの開発・評価に取り組んだ．また，バーチャルヒューマンエージェント技術を導入し，これを用いた非言語情動フィードバック提示仕組みを実装することでシステムインタフェイスの改善を実現した．提案仕組みの学術的な有意義性は評価実験を通して確認した．上述した通り，それらの研究成果は2本の学術論文にまとめ，採録に至っている．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は，引き続き会話の内容及び学習者の情況に応じた動的な言語・非言語的会話 戦略制御モジュールの洗練に取り組む．また，実験ベースで確認してきた研究成果を実際の教育現場での実証研究を通じて，学習の情動的側面に立ち入った知的介入の実行可能性，学習効果の有効性を明らかにする必要がある．これに向けて，より長期的な実験を実施する．
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
