| 研究課題/領域番号 |
15K00495
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
吉江 修 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (20200933)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 合意形成 / 学習支援 / 音声認識 / ファシリテーション / 教育支援 / 多人数インタラクション |
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| 研究成果の概要 |
ユーザ（講師と学習者）とロボットとが共存する空間内で教育支援が行われる環境を想定し、互いの相互作用について解析を行うことを目的に、認知空間共有という概念を提唱した。その中で実現した技術は、第一に、とくに我国での昨今の教育現場のグローバル化を意識し、英語を母国語としないユーザが英語による学習を行う場面での音声認識手法である。第二に、ユーザどうしによる議論の過程を解析することにより、その収束状況を推定する手法を提案した。発言内容をベクトル化し、その乱雑さをエントロピーによって測ることで議論の収束状況を推定する。実際に学生参加者5名～10名のワークショップ形式で、検証実験を行った。
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