2020 Fiscal Year Research-status Report
プログラミング授業をサポートするティーチングアシスタントロボットに関する研究
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20K03106
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| Research Institution | Kanagawa Institute of Technology |
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Principal Investigator |
吉野 和芳 神奈川工科大学, 創造工学部, 教授 (10298284)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | プログラミング教育 / ティーチングアシスタントロボット / 授業支援 / 画像処理 / Pepper / LEGO MINDSTORMS EV3 / アドバイス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
小学生の子どもたちの車輪型ロボットを活用したプログラミング授業における教師をサポートするティーチングアシスタントロボットの構築を目指し，2020年度は，ティーチングアシスタントロボットとしてソフトバンク社のPepperを利用し，そのPepperに備わっているビデオカメラの映像を活用し，①授業につまずいている学習者を発見，②車輪型ロボットにおける結線の確認とアドバイス，③学習者が作成した車輪型ロボットの動作プログラムの確認とアドバイスに関して研究を進めてきた．
授業につまずいている学習者，または質問のある学習者は，ティーチングアシスタントであるPepperのアドバイスを受けようとPepperの方を見ながら挙手することとし，授業中にPepperが教室内を見渡し，その映像から，学習者の顔の検出，および，手の肌色領域を検出し，それらの位置関係から総合的に判断して，授業につまずきそうな学習者を発見している．
車輪型ロボットの結線は，プログラミング時に使用しているタブレット端末の画面を撮影したPepperの映像を処理することによって評価し，その結果，結線に間違いが見つかった場合には，どのような間違いなのかをアドバイスすることとした．学習者は，専用のソフトウェアを使って車輪型ロボットの動作プログラムを作成している．そのソフトウェアにロボットの状態を確認できる「ハードウェアページ」があり，Pepperはそのハードウェアページの画面を画像処理し，指定された結線と比較し，結線の正誤を判断している．
車輪型ロボットの動作プログラムの確認においては，同じ動作をさせるにもいくつかのアルゴリズムが存在し，そのアルゴリズムは学習者のオリジナリティーであることから尊重することとし，プログラムを直接確認することは行わず，動作した車輪型ロボットの動きから間接的にプログラムを評価し，アドバイスすることを行った．
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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
本研究で目標としている小学生の子どもたちの車輪型ロボットを活用したプログラミング授業における教師をサポートするティーチングアシスタントロボットにおいて必要となる機能，①授業につまずいている学習者の発見，②車輪型ロボットにおける結線の確認とアドバイス，③学習者の作成した車輪型ロボットの動作プログラムの確認とアドバイス，に関する基礎となる個々の技術の確立はできたと思われる．
また，それぞれの技術における評価実験を通して，いくつかの問題点も発見できており，さらに改善していく見通しも立っている．
一方，確立できた技術は，プログラミング授業中における「あるシチュエーション」にそれぞれ対応した技術であり，授業中を通したティーチングアシスタントロボットの一連の行動を担う技術にまでは至っていないのが現状であり，個々の技術を改善していくとともに，個々の技術の融合を図り，ティーチングアシスタントロボットとしての機能向上を目指す．
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| Strategy for Future Research Activity |
小学生の子どもたちの車輪型ロボットを活用したプログラミング授業における教師をサポートするティーチングアシスタントロボットの構築を目指し，2021年度以降では，これまで確立した基礎的技術を改善・発展させ，①つまずきそうな学習者への声掛け，②車輪型ロボットの組み立ての確認とアドバイス，③学習者の車輪型ロボットのプログラムへの柔軟な対応とアドバイス，に関して研究を進めていく．
つまずきそうな学習者は教室内で挙手した学習者を見つけることで実現している．その発見後，挙手した学習者にアドバイスするため，Pepperが教室内を移動し，学習者のところへ向かう技術を検討する．教室内の他の学習者や机，いすなどの障害物の位置をPepperのカメラ映像やPepperに備わっている距離センサーの情報を利用して検出し，それらを避けながら移動できるルートを判断して，つまずきそうな学習者のところへ向かう．また，複数人の質問者がいた場合，効率的に移動できるルートを判断することも行う．
車輪型ロボットの組み立てでは，その組み立て途中で分からないところがあった学習者へアドバイスする方法に関して検討する．学習者はマニュアルを見ながら車輪型ロボットの組み立てを行う．そこで，そのマニュアルのページを画像処理によって確認するとともに，Pepperから学習者へ何に困っているかを質問しながら，組み立てに使うパーツの説明やその取付位置についてアドバイスすることを行う．
学習者の車輪型ロボットは，カラーセンサー，タッチセンサー，超音波センサーを使うことができ，どのセンサーを使って課題攻略したのかによって，プログラムの確認やアドバイス内容が異なる．そこで，それらのアルゴリズムに柔軟に対応するため，ロボットの動き映像を処理し，どのセンサーを利用した動きなのかを確認する方法の検討とそれに合わせたアドバイスの方法に関して検討を行う．
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