困惑推定手法に基づき学習支援を提供する教育支援ロボットが大学生に与える学習効果

抄録

近年，教育現場においてICT教育の導入が活発化している．その中でも，学習への興味づけに有効であるとして，教育支援ロボットの研究開発が注目されている．従来ロボットでは，学習者のボタン操作により学習支援を提供する．しかしながら，支援要求の度に発生するボタン操作により，学習者がボタン操作を面倒だと感じ，ロボットへの印象および学習効率が低下するだろう．そこで本研究では学習者の表情から困っている状態/支援を求めている状態（困惑状態）を推定し，自律的に学習支援を提供する困惑推定手法を構築した．本論文では，認知的徒弟性理論に基づいた学習支援モデルと，本手法を結合させた統合モデルを搭載した教育支援ロボットが大学生に与える学習効果を検証した．学習支援モデルでは，ロボットが問題解答するための助言を学習者に提供する．学習支援モデルと本手法を統合してロボットへ搭載し，自律的学習支援を提供する教育支援ロボットによる学習効果を検証した．そして，本手法を搭載したロボットは，従来ロボットと同様な学習効果を与えるとともに，自律的に最適なタイミングで学習支援を提供できる可能性を確認した．