理想的な教師像，特に生徒と教師の対話の構造を明らかにすることが出来れば，AIを用いた教育用エージェントやサポートシステムなどにも応用可能と考えられる．本研究では，物語中の理想的な教師の特徴，特に生徒の悩みの種類とその悩みに対する教師の対応に着目し，悩みと悩みの解決における構造の特徴分析を行った．また，分析によって抽出した特徴に基づいて，ユーザーが悩みを入力するとデータ上で対応する応答を行うchatbotシステムを作成した．分析は，生徒が悩みを抱えているシーン，生徒のモチベーションが向上しているシーンを対象に行った．収集したテキストデータの情報整理にあたり，KJ法によるグルーピングとカテゴリ化を行った後，基礎統計を実施した．その後，収集したテキストデータの数値化を行い，数値化されたデータを用いて，因子分析，共起分析を行った．分析の結果，人間関係の問題と精神的な課題に関する悩みは同時に出現する傾向が強く，悩みの対処として，メンタルケアを行う傾向が高いことが明らかになった．また，苦手意識や問題解決ができない悩みに対しては，生徒の価値観の変容を促す傾向が高いことが明らかになった．
