2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a Trans-Field Science Learning System with a Humanoid Robot as an Interface
| Project/Area Number |
15K00912
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Gakugei University |
|---|
Principal Investigator |
松浦 執 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (70238955)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | ヒューマノイド・ロボット / トピックマップ / 対話デザイン / eラーニング / インターネット / オントロジー / 理科学習 / 対話生成 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
ヒューマノイド・ロボットは、知的・心理的な面で人間を支える情報インタフェースとなることが予想される。本研究では、音声認識するヒューマノイドと人との会話を、学習システムのインタフェースとして開発する試みを行った。
学習システムには、情報を主題とその結びつきにより整理するindexing技術であるトピックマップを用いて、知識構造からwebデザインに至る構造を設計した。そして、トピックマップ遠隔クエリを用いて、インターネット経由でトピックマップ情報を系統的に取り出せるようにした。さらに、ドリル問題や学習履歴などのリレーショナル・データベースに保存した情報検索は、トピックマップクエリで読み出したコンテンツのパラメータをもとに、SQLクエリによってデータベースからデータを読み出す手続きをとった。
本研究では、この学習システムに、人との対話の中で情報検索する形態をとった。実践的には、主として教室において講義者がヒューマノイドをパートナー情報検索装置として用いることを想定した。
トピックマップクエリにより、関連した知識を話題の用語などの集合体として取得する。話題の遷移に伴い、集合の構成がトピックマップ内で遷移する。話題の集合を音声認識の候補として動的に定義することで、認識すべき語彙の数を関連事項の範囲に限定し、音声の類似する語の誤認識を低減した。
人はヒューマノイドの発声に興味を持ち注意を向ける傾向があり、対話の形に特徴を持たせることで、この傾向をより活かすことができると考えた。そこで、各種のエンターティメントに見られる対話形式の基本的特徴を検討し、共通的特徴を見出した。この共通的形式を適用して、人の発話でヒューマノイドの語りを引き出し、その意味を人が明らかにする、というサイクルの形を設計した。さらに、システムのオントロジーを補うことにより、類推、連想の論理を対話で構成できるようにした。
|
| Remarks |
Topic Mapで駆動しているオンライン学習システム。ヒューマノイド・ロボットで接続する学習サーバー。
|
