2021 Fiscal Year Research-status Report
学習者の応用力と探求心の向上を促す教育支援ロボットの開発
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20K19909
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| Research Institution | Aichi Prefectural University |
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Principal Investigator |
ジメネス フェリックス 愛知県立大学, 情報科学部, 講師 (60781507)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 教育支援ロボット / 困惑推定手法 / 深層学習 / 共同学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，学習者の応用力や探求心の向上を促す学習支援である認知的徒弟理論に基づくロボットの行動モデルを開発する．また，学習者に学習支援を適切に提供するために，学習者の表情から学習者の困惑状態を推定する困惑推定手法を構築する．そして，学習者に応用力や探求心の向上を促す教育支援ロボットの実現を目指す．
R3年度では，R2年度に提案した困惑推定手法を改良した．R2年度の困惑推定手法は，深層学習を用いて人の表情から基本7感情(喜び，悲しみなど)を推察する感情推定手法に対して，被験者実験により得られた学習者の困惑状態の表情データを教師データとして使用することで，学習者の困惑状態を推定できる可能性を示した．しかしながら，学習者の困惑状態に対する推定精度は50%であった．推定精度を向上するために，困惑推定手法のベースモデルに対して転移学習を実施し，困惑状態の推定に特化した困惑推定手法(改)を構築した．シミュレーション実験より，推定精度を80%まで向上したことを確認した．また，困惑推定手法(改)を搭載したロボットと共に学習する被験者実験を実施した．被験者実験の結果から，困惑推定手法(改)を搭載したロボットは最適なタイミングで学習支援を提供できる可能性を示唆した．
これより，国際会議1件，国内学会2件という成果を上げた．また，被験者実験の結果をまとめ，査読学術雑誌への投稿を計画している．
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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
困惑推定手法においても，R2年度の被験者実験の結果では，推定精度50%の割合であるため，深層学習のモデルを改良する必要があった．そこでR3年度において，困惑推定手法のベースモデルに対して転移学習を実施し，困惑状態の推定に特化した困惑推定手法(改)を構築した．シミュレーション実験より，推定精度を80%まで向上したことを確認した．また，困惑推定手法(改)を搭載したロボットと共に学習する被験者実験を実施した．被験者実験の結果から，困惑推定手法(改)を搭載したロボットは最適なタイミングで学習支援を提供できる可能性を示唆した．
以上より，困惑推定手法(改)を用いることで，学習者の困惑状態を推定できる可能性を示したため，本研究の目的である，学習者に応用力や探求心の向上を促す教育支援ロボットを開発できると見出せたため，研究が計画通りに進行していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の計画として，まず，困惑推定手法とR2年度に構築した行動モデルを組み合わせた，統合モデルを新たに構築し，ロボットへと搭載する．そして，大学生を対象に被験者実験を実施して，統合モデルを搭載したロボットが学習者に与える効果を検証する．
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| Causes of Carryover |
本年度はコロナウイルスの影響で，学会にはオンライン参加となったことや，被験者実験を繰り返し実施することが難しかったため，次年度 使用額が生じた．対面開催が再開されつつある学会参加や被験者実験の実施に使用する予定である．
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