研究課題
本研究は、学習者によって教材が生成されていく大規模オンライン学習環境の構築を目標として、人型のPedagogical Agent を介したインタラクティブな教育コンテンツを容易に作成・配信できるLearner Generated Massive Open Online Course (LG-MOOC) について考究する。具体的な研究項目は、1) 教育理論にもとづくインタラクティブな教授シナリオを容易に記述可能なInstructional Design Markup Language (IDML) の開発、2)Deep Learning を用いたPedagogical Agentのジェスチャの自動生成手法の開発、3) LG-MOOC の実装と100 人規模の学習実験による有効性評価、の3つである。令和２年度は、2) に関するこれまでの研究成果を総括した研究成果を公表するとともに、近年、ジェスチャの自動生成課題に対してしばしば使用される英語のデータセットに対して本研究で使用した手法を適用し、異なる言語に対する応用可能性を検証した。英語データセットでの実験の結果、本研究で提案した手法は英語にも同様に適用可能であることが確認できた。研究期間全体を通じて、本研究の目的として設定した項目のうち、主にDeep Learningによるジェスチャ生成手法の開発について重点的に研究を行なった。ジェスチャの自動生成については、音声から話者の自然なジェスチャを生成する手法を提案し、ユーザスタディにより一定の効果を確認することができた。しかしながら、Instructional Design Markup Language（IDML）と LG-MOOCの構想は期間内に実現には至らず、今後も継続して研究を行なっていく。
すべて 2021 その他
すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件)
International Journal of Human-Computer Interaction
巻: Latest Article ページ: 1～17
10.1080/10447318.2021.1883883
