教育支援ロボットにおける学習者の困惑状態推定手法に関する基礎的検討

抄録

近年，教育支援ロボットが注目されている．本研究では，教師のように振る舞う教師型ロボットに注目する．従来研究では，学習者が問題を解きながら学ぶ状況において，学習者の学習成績に応じて学習支援を提供する教師型ロボットは，学習者に高い学習効果を与えることが示された．しかし，従来の教師型ロボットは問題が提示された時，または学習者のボタン操作により学習支援が要求された時に，学習支援を提供している．そのため，従来の教師型ロボットは学習者が問題を解けず，悩んでいる状態（困惑状態）を推定して自律的に学習支援を提供できていない．本研究では，学習者の困惑状態を推定し，自律的に学習支援を提供する教師型ロボットを開発する．本稿では，解答中の学習者の表情から，CNNにより学習者の困惑状態を推定する手法を提案する．提案手法では，1フレームごとの学習者の顔画像を入力とし，困惑状態を推定する分類器を作成する．また，従来研究における学習済モデルを用いて，学習者の顔画像から得られる，基本6感情と「無表情」の確率分布を入力とする分類器を作成し，前述の分類器との組み合わせによりアンサンブル学習を行うことで，困惑状態を推定する．