2014 Fiscal Year Research-status Report
協調学習におけるマルチモーダルデータに基づく次世代型スキル評定システムの研究開発
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26870588
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
林 佑樹 大阪府立大学, 現代システム科学域, 助教 (40633524)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 協調学習 / グループディスカッション / マルチモーダルインタラクション / 非言語情報 / 性格特性 / 韻律特徴 / 発話タグ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，多人数対話場面におけるマルチモーダルデータを分析し，次世代型スキルを評定するためのシステムを開発することを目的としている．本年度は，これまでに成蹊大学の中野有紀子教授と共同研究で収集してきた協調学習及びグループディスカッションにおけるマルチモーダル会話コーパスデータを用いて，以下の３つの取り組みに関する成果を挙げた．
（１）協調学習における協調的態度の分析：協調学習会話コーパスデータの発話情報と視線対象情報，そして各参加者の学習課題に関する知識の有無に基づき，ロジスティック回帰分析を用いて参加者の協調的態度を推定するためのモデルを提案した．本成果は国際会議で報告をしている．
（２）グループディスカッションにおける参加者の性格特性の分析：個人特性を測る指標として，グループディスカッション会話コーパスにおける各参加者の性格特性データと，ディスカッション時の発話音声の韻律特徴および加速度センサ情報に基づき，Big-five性格特性のうち「外向性」，「協調性」，「勤勉性」の特徴を推定するための回帰モデルを提案した．本研究成果は情報処理学会論文誌への再録が決まっている．
（３）韻律特徴に基づく発話タグの推定：発話におけるピッチや話速，抑揚といった韻律特徴に着目し，協調学習における参加者の発話タグを機械学習により自動推定するモデルを提案した．ここでは，発話タグとして「平叙文」,「疑問文」,「同意」,「相槌」,「笑い」の5つのタグを韻律特徴のみから4割強の精度で推定するモデルを実現した．
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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
初年度の研究計画ではマルチモーダル会話コーパスデータを構築する予定であったが，研究代表者の所属機関変更に伴い，データ収集環境を整備することができないという問題が生じた．この点については，これまでに構築してきたマルチモーダル会話コーパスを分析対象とすることで解決を図っている．
本年度は，次年度に実施する予定であった参加者特性の分析として協調的態度と性格特性を非言語情報からモデリングし，研究成果を挙げている．また，推定精度に課題が残るものの，言語情報としての利用を考えている発話タグの自動推定を検討しており，この面では当初の計画より進んでいるため，概ね順調に進展していると自己評価した．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の方策として，実際の多人数対話場面に加えて学習・対話内容の事前理解プロセスも分析対象とし，引き続きマルチモーダルデータの分析を進めるとともに，最終年度に向けた対話モニタリング環境を整備していく予定である．
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| Causes of Carryover |
情報処理学会論文誌に研究成果の採録が決まり，その掲載費に割り当てるため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
論文誌の掲載費に計上する．
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