| 研究実績の概要 |
本研究では，ロボットの表情と身体動作を組み合わせた共感表出法を開発し，人とロボットによる協調学習を持続させるロボットの行動モデルを開発した．そして，学習者に飽きられることなく，ともに学び合える教育支援ロボットを開発した．
H28年度に開発したタブレット型教育支援ロボットTabot に，H29年度に開発した表情と身体動作による共感表出法を搭載した．大学生を対象に短・長期実験を実施し，本共感表出法を搭載したロボットが，学習者に与える印象を向上させ，ロボットへの飽きを軽減する結果を得た．[業績1,3,5,6,7,8]
表情による共感表出法とH28年度に開発した協調学習の行動モデルをIfbot（表情可変ロボット）に搭載して被験者実験を実施し，共感表出法の無い場合と比べて学習者に与える印象を向上させる結果を得た[業績4]．また，表情と身体動作を付加したTabotに行動モデルを搭載して被験者実験を実施し，同じ行動モデルでも，表情と身体動作の付加が，学習者に好印象を与える結果を得た[発表準備中]．
長期実験において，共感表出法を搭載したロボットにおいて，学習者の連続正解時に感情表出が画一化する課題が見えた．そこで，連続正解時でも同一感情の表出を防ぎ，多種多様な感情を表出できる感情ベクトル更新法の開発を行った．シミュレーション実験および短期被験者実験を実施し，新しい感情ベクトル更新法を搭載したロボットが，連続正解時においても多様な感情を表出でき，学習者に与える印象を向上させた．（発表準備中）
H29年度に作成した共感発話生成法を対話システムに搭載し，ユーザの趣味に対応した発話生成内容を検証した．その結果，共感発話生成法によって生成された発話内容は、従来の発話生成手法に比べて，ユーザに有意に好まれる結果を得た．[業績2]
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