2022 Fiscal Year Annual Research Report
Unified Experimental Protocol-Based Educational Data Acquisition
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19H01719
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
酒井 元気 日本大学, 工学部, 准教授 (50597094)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡田 将吾 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (00512261)
大村 廉 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10395163)
藤波 香織 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10409633)
酒造 正樹 東京電機大学, 総合研究所, 客員教授 (10456155)
瀬川 典久 京都産業大学, 情報理工学部, 准教授 (20305311)
松井 加奈絵 東京電機大学, システムデザイン工学部, 准教授 (30742241)
村尾 和哉 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (50609295)
中野 美香 福岡工業大学, 教養力育成センター, 教授 (60452819)
諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (70447580)
湯浅 将英 湘南工科大学, 工学部, 准教授 (80385492)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | グループコミュニケーション / 人工知能 / マルチモーダル情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終目標は、グループコミュニケーションにおける参加者相互の影響等を分析し、コミュニケーションスキルの向上を支援するシステムを構築することである。プロジェクトの期間中は、主に支援システムのAI基盤構築のためグループコミュニケーション参加者の映像、音声、活動等のデータ収集を行ってきた。これまでに、(１)自由討論型グループディスカッション、(２)相互評価型グループディスカッション、(３)ディベート型グループディスカッションの3系統の実験を行ってきており、2022年度はこれら3系統の実験データから以下の様に分析を進めてきた。
(1)生体情報や加速度・角速度情報を用いて、グループディスカッション中の発話者に対する聞き手の感情を予測するアルゴリズムの検討が行われた。研究の成果は、DICOMO2022シンポジウムやInternational Conference on Activity and Behavior Computing 2022 で報告した。
(2)相互評価のデータを利用して、学生間のアドバイスのやり取りを支援する助言チャートを作成した。また、作成された助言チャートを基にして、複数のキャラクタを用いてディスカッション状況を再現し、特定の状況下で初学者にも実践し易い振る舞い・スキル等を学ぶシステムを開発した。研究成果の一部は、電子情報通信学会総合大会等で報告した。
(3)参加者の発話内容を分析するため、全43セッションの発話書き起こし作業を行った。2022年度は、作成された発話書き起こしデータを利用し、発話者の発話内容に対する聞き手の感情を予測する手法が検討された。研究成果は、第37回人工知能学会全国大会(2023)で報告する予定である。今後は、書き起こしデータとともに、音声・映像等のデータも利用し、聞き手の感情や発話内容の理解度を予測する手法を構築する予定である。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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