| 研究課題/領域番号 |
25870698
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
長谷川 大 青山学院大学, 理工学部, 助教 (30633268)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | e-learning / 対話エージェント |
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| 研究実績の概要 |
当該年度は、言語情報を利用した学習者意図の自動推定アルゴリズムの開発、非言語情報を利用した自動推定アルゴリズムとのハイブリッドな意図推定システムの開発を目標として、第一に、収集した教授動画に対して、非言語情報のタグ付けをおこなうことで機械学習に用いる教師データの作成を行った。第二に、本教師データを条件付き確率場（CRF）をもちいて、発話テキストに対するジェスチャ推定手法の開発を行った。ジェスチャ推定実験の結果、十分な教師データが得られた場合、６５％程度の推定精度が得られることを確認した。第三に、発話テキストから推定されたジェスチャをe-learning対話エージェントのアニメーションとして生成するためのＷｅｂブラウザ上で実行可能なアプリケーションの開発を行った。本アプリケーションは、対話エージェントの発話およびジェスチャをBehavior Markup Language（BML）の形式で与えることで、自然なアニメーションを生成することが可能であり、今後のユーザ実験に利用する予定である。
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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
当初予定していた学習者の意図推定アルゴリズム開発は、教師データとするためのデータ収集が困難であり十分な量を得られなかった。しかし、教授場面を記録した動画を収集することで、教授者のジェスチャ推定手法の開発をおこなった。本手法は、e-learning対話エージェント開発に大きく貢献することが期待できる。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後、これまでに開発した発話テキストからのジェスチャ推定手法と、Behavior Markup Languageから対話エージェントのアニメーションを生成するアプリケーションを統合し、発話テキストから自動的に教授アニメーションを生成するe-learningシステムを開発し、その有効性評価を行う。また、本e-learningシステムをオープンソースとして公開する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当該年度は、開発した各モジュールの統合には至らず、システム開発補助費を必要としなかったため。
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| 次年度使用額の使用計画 |
システム統合および公開にあたって、開発補助費として使用する。
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