| 研究課題/領域番号 |
22K18595
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
瀬田 和久 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (50304051)
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| 研究分担者 |
AYEDOUN EMMANUEL 関西大学, システム理工学部, 助教 (40883286)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 情動コミュニケーション / 問い生成 / 歴史的思考 / 学びの動機づけ / 動機付け戦略 / 生成AI / 説明可能AI / 会話エージェント / 学びの動機付け |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ヒトの情動的側面に好作用を与え行動変容を促す情動コミュニケーション技術を開発する．本申請課題では，オープンなウェブ空間でヒトが興味に応じ自由に学習する場面を適用文脈として取り上げ，学習意欲を高めるマルチモーダル支援技術を明らかにする．これまでに開発したアニメーション型会話エージェントを用い，言語的情報支援の側面からエージェントが備える動機付け戦略と，非言語情報を加え動機付けとの関連を実証的に探求する．
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| 研究成果の概要 |
2つの動機付け戦略を備えたEmbodied Conversational Agent (CEWill)とセマンティクスアウェアなWeb環境のデザインを検討した．より具体的には，システムが生成するShallow Question (SQ)とDeep Question (DQ)の内で，システムが正誤判定することのできるSQを対象として，言語的刺激の生成方法について検討した．そこからDQに対応する学習内容に学習者を導くインタラクションをデザインし，歴史的史実や人物のつながりを学習者の興味に応じて可視化することで，人と計算機の動機づけを高める情動コミュニケーション技術を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Affective Computingと呼ばれる分野では，人間の情動的状態を計算機が捉える試みに留まり，人の情意に計算機が直接働きかけ，学びの動機付け効果を明らかにした研究は多くは無い．特に，学習者が自分の興味に応じて自由に学ぶ文脈では，学習対象と目標が多様であるため，個々の興味や情況を捉えた支援の実現が難しいという根源的課題がある．内容・範囲が限定されない開いた学習空間であっても，学習者の興味を捉えた基本的な内容の理解とより深い理解に導く仕組みを実現したことは，対話エージェントとの情動的コミュニケーションの成立とその効果を動機付けの観点から明らかにする道を切り拓く意義がある．
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