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大学での講義・研究におけるプレゼンテーションを診断・再構成して、人型ロボットに代講させるシステムの開発・評価を目的に、昨年度までに開発したインタラクティブロボット講義システムの有効性を評価する追加実験を実施した。その結果、学習者の受講状態の認識に応じて講義シナリオを変更し、インタラクションを制御することが学習者の注意維持に寄与すること、講義内容の理解に良い影響を与える可能性があることを確認した。また、本研究を通して得られた研究成果であるロボット講義およびプレゼンテーションスキル向上支援を学術論文としてまとめた。
本研究期間全体を通して得られた研究成果は、次の通りである。
(1)プレゼンテーション動作モデルの構築：プレゼンテーションにおける非言語動作としてオーラル、視線、ジェスチャーを取り上げ、聴衆の注意制御と理解促進に適した動作を同定し、それらを注意喚起や理解促進などのプレゼンテーション意図と対応づけるモデルを構築した。
(2)ロボット講義：プレゼンテーション動作モデルに基づいて、プレゼンタによる動作の不適切・不十分な動作を診断し、より適切な動作となるように再構成して、講義シナリオを自動生成するメカニズムを開発し、ロボットが講義するシステムを実現した。また、学習者の受講状態の認識に応じて講義シナリオを変更するインタラクティブロボット講義を実現した。有効性評価実験の結果、これらのシステムが学習者の注意を制御し、講義内容の理解を促進することを検証した。
(3)スキル向上支援：プレゼンテーションの再構成前後におけるプレゼンタの動作をロボットが再現することで、プレゼンタが客観的にプレゼンテーション動作の改善を行うセルフレビュー支援システムを開発した。評価実験の結果、システムを用いたセルフレビューがプレゼンテーション動作の不十分さ・不適切さの気づきを高めることを確認した。
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