| Project/Area Number |
22K18595
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 9:Education and related fields
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
Seta Kazuhisa 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (50304051)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
AYEDOUN EMMANUEL 関西大学, システム理工学部, 助教 (40883286)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | 情動コミュニケーション / 問い生成 / 歴史的思考 / 学びの動機づけ / 動機付け戦略 / 生成AI / 説明可能AI / 会話エージェント / 学びの動機付け |
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| Outline of Research at the Start |
ヒトの情動的側面に好作用を与え行動変容を促す情動コミュニケーション技術を開発する．本申請課題では，オープンなウェブ空間でヒトが興味に応じ自由に学習する場面を適用文脈として取り上げ，学習意欲を高めるマルチモーダル支援技術を明らかにする．これまでに開発したアニメーション型会話エージェントを用い，言語的情報支援の側面からエージェントが備える動機付け戦略と，非言語情報を加え動機付けとの関連を実証的に探求する．
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| Outline of Final Research Achievements |
We examined the design of an Embodied Conversational Agent (CEWill) with two motivational strategies and a semantics-aware web environment. Specifically, we focused on generating linguistic stimuli for Shallow Questions (SQs) that the system can judge as correct or incorrect. From there, we designed interactions that lead learners to the learning content corresponding to Deep Questions (DQs). By visualizing historical facts and connections between historical figures according to learners' interests, we developed emotional communication technology to enhance motivation in human-computer interactions.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
Affective Computingと呼ばれる分野では，人間の情動的状態を計算機が捉える試みに留まり，人の情意に計算機が直接働きかけ，学びの動機付け効果を明らかにした研究は多くは無い．特に，学習者が自分の興味に応じて自由に学ぶ文脈では，学習対象と目標が多様であるため，個々の興味や情況を捉えた支援の実現が難しいという根源的課題がある．内容・範囲が限定されない開いた学習空間であっても，学習者の興味を捉えた基本的な内容の理解とより深い理解に導く仕組みを実現したことは，対話エージェントとの情動的コミュニケーションの成立とその効果を動機付けの観点から明らかにする道を切り拓く意義がある．
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