| 研究課題/領域番号 |
20H04299
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
林 勇吾 立命館大学, 総合心理学部, 教授 (60437085)
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| 研究分担者 |
森田 純哉 静岡大学, 情報学部, 准教授 (40397443)
大本 義正 静岡大学, 情報学部, 准教授 (90511775)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
2022年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2020年度: 10,010千円 (直接経費: 7,700千円、間接経費: 2,310千円)
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| キーワード | 知的学習支援システム / 社会的信号処理 / マルチモーダル分析 / CSCL / 認知科学 / コンセプトマップ / 認知モデル / ACT-R / 協同学習 / 認知モデリング / 生体情報センシング / コミュニケーション / 視線フィードバック / 協同学習/協調学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
認知科学における協同活動の研究では，異なる視点に基づいた論争的なインタラクショ
ンが学習パフォーマンスを促進することが明らかにされている．しかし，初学習者に高度
な議論を主体的に実践させることは困難なタスクであり，第三者による足場かけによる支
援が必要となる．そこで本研究では，学習支援システムにより学習者らの状態を検知し，
効果的な足場かけの支援を提供できる方法を検討する．
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| 研究実績の概要 |
2022年度は，(1)前年度から継続して行っていたACT-Rを用いた協同学習による知識構築過程のモデル化と(2)教育用会話エージェントを用いたファシリテーションの有用性の実験的検討を行い，さらには(3)知的学習支援システムCollaborative Cognitive Tutor(CoCoT)の開発についての検討を行った．(1)に関しては，学習支援システムのトップカンファレンスであるAIED2022で口頭発表を行った(Hayashi & Shimojo, 2022, AIED2022)．(2)に関しては，学習者ペアが生成するコンセプトマップの学習者間の差分を提示するファシリテーション方法に関する検討を行い，国際学会で口頭発表を行った(Shimojo & Hayashi, 2022, ICCE2022)．(3)に関しては，学習者が生成したコンセプトマップの知識を(1)で考案したACT-Rモデルに基づき知識生成を行うエージェントのプロトタイプを作成し，国内研究会で口頭発表を行った(下條・林，2023，人工知能学会ALST研究会)．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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