| 研究課題/領域番号 |
23K28195
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| 補助金の研究課題番号 |
23H03505 (2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
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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 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
柏原 昭博 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (10243263)
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| 研究分担者 |
長谷川 忍 北陸先端科学技術大学院大学, 遠隔教育研究イノベーションセンター, 教授 (30345665)
鷹岡 亮 山口大学, 教育学部, 教授 (10293135)
太田 光一 北陸先端科学技術大学院大学, 遠隔教育研究イノベーションセンター, 助教 (00770124)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
2025年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2024年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2023年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
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| キーワード | 学習支援システム / コミュニケーションロボット / エンゲージメント / インタラクションモデル / ロール制御 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、人型コミュニケーションロボットが学び相手として存在感のある有望な学習メディアであることに着目し、学習者のエンゲージメントをシステマティックに引き出すことを主眼とした学習支援ロボットシステムを開発する。特に、ロボットの擬人化傾向が学習者のエンゲージメントに与える影響を明らかにするとともに、ロボットの擬人化傾向と物理的身体性を制御することで、学習者から思考や行動に対するエンゲージメントを引き出すためのインタラクションモデルを構築する。また、モデルベースにロボットの振る舞いを構成するメカニズムを開発し、その有効性を実験的に評価する。
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| 研究実績の概要 |
本年度は、学習支援ロボットの擬人化傾向が学習者のエンゲージメントに与える影響を踏まえて、ロボットとのインタラクションモデルをデザインし、学習支援ロボットシステムを開発した。具体的には、次に示す通りである。
（１）インタラクションモデルのデザイン
情動や動機付けに関する最新研究・書籍を幅広く調査し、学習文脈ごとに支援対象となる思考・行動のパターンに対するエンゲージメント促進・抑制要因を分類した。そして、それぞれの学習文脈において分類した個々の要因からエンゲージメント促進に寄与するロボットのロールを理論的な観点から分析し、エンゲージメント要因との対応関係をモデル化した。その上で、先行研究で開発してきた学習支援ロボットを用いて、ロボットに割り当てたロールがモデル通りに学習者のエンゲージメントを促進するかどうか実験で確認し、モデルの妥当性を検証した。
（２）学習支援ロボットシステムの開発
学習者のエンゲージメント促進と学習効果向上を図るため、モデルベースにロボットの擬人化傾向と物理的身体性制御との連動を通してロボットの振る舞いを生成するシステムを開発した。まず、支援対象となる思考・行動パターンに応じてロボットのロールを割り当てるとともに、そのロールを際立たせるようにロボットの外観・感情表現などを制御するメカニズムを開発した。また、ロボットの非言語動作制御と連動させてロボットの振る舞いを生成するメカニズムを開発した。次に、学習コンテンツ（教材、課題、口頭説明など）を提示し、学習者とのインタラクションに応じたロボットの振る舞いを提示・調整するメカニズムを開発した。本メカニズムでは、学習者の知識状態やスキルを推定し、ロボットが適応的に学習者とのインタラクションに用いる学習コンテンツを制御する。同時に、学習者のエンゲージメント状態を推定して擬人化制御・物理的身体性制御を実行する。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
講義、英語コミュニケーション、プレゼンテーションのセルフレビュー、学習方略の学びを題材に、学習者のエンゲージメント促進を図るためのインタラクションモデルの構築、ならびに学習支援ロボットシステムの開発を、当初予定していた通り推進することができた。また、モデルの妥当性評価実験を実施し、被験者数が限定的であるものの、一定水準の評価を得ることができた。
以上を踏まえて、現在までの進捗状況を（2）と判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
国内外での研究成果発表を増やし、理論的な観点から問題点を洗い出して、インタラクションモデル・学習支援ロボットシステムの洗練を図る。また、支援対象とするエンゲージメント促進・抑制要因を拡げた検討を進める。
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