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「知的対話エージェント（計算機）との英会話を通じてヒトの第二言語会話意欲の向上が図れるか？」という学術的問いを掘り下げ，以下の3つのリサーチクエスチョン（以下，RQ）を設定して研究を推進してきた．
RQ1.第二言語会話意欲の向上に資する会話エージェントが備えるべき会話戦略は何か？
RQ2.第二言語学習者の特性に適応可能な会話機構の実現方法は？
RQ3.どのようにして提案システムの教育現場実践・社会普及を図るのか？
RQ1に関しては，学習者の情況を会話制御モデルに基づいて推定し，人情的に励まし，助け，理解し合おうとする戦略を駆使することが，人間と会話エージェントとの情動的コミュニケーションの成立に寄与し，その効果が第二言語会話意欲の向上に資することを明らかにした．この研究成果は昨年度（採用第１年度目）国際学術論文にまとめている．RQ2に関しては，会話エージェントにおける会話戦略がどのような順番に撤廃すれば，L2学習者が自立的にWTCを維持できるか，学習者の嗜好性及び会話意欲の習熟度を考慮した適応的な会話機構のあり方を明らかにした．この研究成果は今年度，学術論文としてまとめ，2020年4月に人工知能と教育に関する最も権威ある国際雑誌の1つIEEE-TLTに掲載された.
また，RQ3の実現に向けて，まず学習教材となる会話シナリオの充実を図る必要があると考える．しかし，会話シナリオ教材の実装には知識及びコストの壁が存在する．そのような課題を克服するために，サービスの概念構造モデルを援用し，サービス業（レストラン・ホテルなど）のタスクレベルでの一定の本質的な共通性の特徴を活かし，汎用的な会話シナリオ構築環境を提案することを狙いとしている．このモデルに基づいたシナリオ設計システムにおける概念設計及び会話フローの宣言的仕様記述の方法を策定し，これに基づくシステム設計を国際会議原稿として提案した．
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