FIT（情報科学技術フォーラム）2002

K-43
遠隔グループ学習プレゼンテーションシステム
A study of presentation system for e-learning
有安香子

山田一郎

Kyoko Ariyasu

Ichiro Yamada

住吉英樹
Hideki Sumiyoshi

柴田正啓

八木伸行

Masahiro Shibata

Nobuyuki Yagi

更に、マルチメディアレポート作成ツール[3]をシステムに組

１．はじめに
高速大容量ネットワークの整備・普及に伴い、教育の分野にみ込むことで、学習した内容をまとめ、ネットワーク上に公開おいてもインターネットの高速性・双方向性を活用した遠隔教することも可能となり、「視る・調べる・話し合う・まとめる」

育が活発になってきている。そこで我々は、放送局の持つ豊富といった統合的な学習を支援するシステムを構築している。

な映像資料、情報から得られる知識、経験を元にした映像表現

以下に、チャットによる話し合いとエージェントの話題提能力を活かし、統合的な教育を支援するシステムの研究を行っ

供・質疑応答を、仮想空間上に討論番組形式で映像音声化するている[1]。その 1 つとして、今回、遠隔グループ学習システム

手法について詳しく述べる。

を試作したので報告する。
３．仮想空間内での討論番組映像自動生成（仮想教室）

本システムでは、ネットワークに接続した端末から、チャット形式で入力した各学習者の発言を、仮想空間内での討論番組

ネットワークを通したグループ学習では、グループの構成要として表示しグループ学習を行う。この仮想教室でのグループ因が動的であるため、テキストの送受信だけでは発言者を特定学習を中心とし、必要に応じて授業内容に関連した番組を視聴しにくいという問題点がある。そこで、学習参加者の ID と発言し、わからない事はグループ学習に参加しているエージェント

内容を元に、発言者の特定がしやすく、見ていて飽きの来ないアバターに質問するといった形で、知識の向上・学習意欲の活映像を自動付加するため、実際に放送された討論番組（42 対談、性化などの学習効果の促進をはかる学習システムである。

30 時間、9000 カット）を様々な角度から分析し、映像演出の統計的算出を行いこれを実装した。

２．システムの概要
今回試作したシステムの概要を図 1 に示す。
ニュースDB番組DBWebコントロール
テキスト/
制御情報

音声合成

映像・
音声出力

テキスト入力ユーザー端末映像生成

サーバー(チャットログ・制御情報）

マルチメディア
レポート

・・・
他ユーザー
他ユーザー
他ユーザー
他ユーザー
端末端末端末端末

質疑応答・話題提供
エージェント図 2：仮想教室画面例

システムの出力映像は図 2 に示すように、エージェントと各参加者がCG アバターとして仮想教室上で討論番組を行う形式の

図 1：遠隔グループ学習プレゼンテーションシステム概要

本システムでは、学習者の発言内容がテキストでリアルタイものである。この様な対談番組形式で、発言者が特定しやすく、ムに送受信され、CG アバターを使った仮想空間上で討論番組形飽きの来ない演出を行うために特に重要な、ショットの決定と式の映像音声として出力される。このテキストデータと共に、スイッチングタイミングについて、発言者に着目して分析を行

必要に応じて URL などがユーザー端末の表示をコントロールすった結果を以下に述べる。

る制御情報と共に送受信され、自然な流れの中で番組視聴や Web3-1．ショットの決定討論番組など、会話を主体とする番組の構成の基本は発話者による調べ学習を行うことができる。
また、サーバーはチャット内容を随時エージェントに送信しのワンショットなので、当然発言開始時には発話者のワンショており、エージェントはこの内容から話題推定を行い、会話がットが映される確率が高く、その後挿入されていくショットの途切れた際の話題提供[2]や質疑応答などを行っている。

決定は、様々な要素と密接に絡み合っているが、一般に直前のショットとの関係が高い。

日本放送協会 放送技術研究所
Japan Broadcasting Corporation

そこで、ショットを話者ワンショット・話者周辺ショット・

453

FIT（情報科学技術フォーラム）2002

キスト内に参考 URL が存在するときにはフリップカテゴリにドリーショット・参話者（発言者以外の討論参加者）周辺ショ場合わけする。

ット・参話者ワンショットの 5 つにわけ、発言開始時と、そのⅲ)3-1 の遷移確率にしたがってショット種別のカテゴリわけを後の各ショット間の遷移の確率を調査し、結果を表 1 に記す。
後

前

話者1Ｓ
話者周辺
ドリー
参話周辺
参話1Ｓ行う。

発話開始 話者1S 話者周辺 ドリー 参話周辺 参話1S70%
11%
85%
73%
77%
72%
19%
32%
4%
11%
14%
6%
5%
8%
1%
1%
2%
1%
1%
15%
2%
4%
3%
2%
5%
35%
8%
11%
4%
19%

ⅳ)入力 GUI の感情表現ボタンの押下による感情表現入力が行われたときはジェスチャをキャラクタに付与しその他要因をジェスチャカテゴリにする。入力テキストと学習者の名前のパターンマッチングを行い、名前引用があった場合にはその他

表 1：ショット種類の直前ショットとの関係カテゴリを名前引用に、入力テキスト同士のパタンマッチン

本システムでは、各ショットの出現頻度がこれらの確率に近グを行い他者発言引用があった場合にはその他カテゴリを発くなるよう、ショットを切り替えるタイミングごとに乱数で決言引用にする。

定した。という方法で具体的に入力テキストを場合わけし、各要因の該

3-2．スイッチングタイミングの決定

当カテゴリを１（それ以外は０）とし、スイッチングタイミン

次に、3-1 で決定した各ショットの持続時間（スイッチングタグを予測するために各カテゴリ数量を係数に用いて予測式イミング）の算出方法について検討を行った。実際に放送され63

108i=1j=1

k=1l=1

ΣAi X 1i+ ΣBj X 2j+ ΣC kX3k +ΣD lX 4l+E

た番組データのショット切り替えタイミングとショット種類の(秒)関係を見ると、相関係数は 0.42 であり、あまり相関が高いとはによりスイッチングタイミングを決定した。各ショットに切り言いえない。そこで、スイッチングタイミングを決定するため替わった時間を 0 とし、決定したスイッチングタイミングの時に必要な、ショット種類以外の主な要因を洗い出すため、様々間が経過した後、発言が終わっていない場合には、3-1 に基づき、な要因を用いて数量化一類により分析を行った。その結果、表 2

新たに挿入ショットをきめ、そのショットのスイッチングタイに示す発話の長さ・画面効果・ショット種別・ジェスチャや名ミングを決定する、という方法を発言が終わるまで繰り返すこ

前引用などの要因を用いてスイッチングタイミングを決定するとで実装した。と重相関係数 0.83（寄与率 69％）でスイッチングタイミングを４．まとめ予測出来ることがわかった(表 2 には、上記各要因のカテゴリ分

以上に述べた映像生成規則を用いて、学習者の発言テキスト

けとカテゴリ数量を示す。
）
アイテム
発話の長さ

画面効果有無ショット種別

その他要因

カテゴリ
X11
X12X13X14X15X16X21X22X23
X31
X32
X33
X34
X35
X36
X37
X38
X39
X30
X41
X42
X43
X44
X45
X46
X47
X48

定数項

0s～30s30s～60s60s～90s
90s～120s
120s～180s
180s以上
スーパー
フリップ
なし
話者１S
話者込み周辺1
話者込み周辺2
話者込みドリー参話者周辺参話者ドリーフォロー（割込）
フォロー（身振）フォロー（表情）
その他
ジェスチャ
名前引用
ドリー→話者
割り込み
議論
ドリー→全体構成上なしと、エージェントの質問応答・話題提供テキストを、仮想教室

ｶﾃｺﾞﾘ数量
A1
A2A3A4A5A6B1B2B3C1C2C3C4C5C6C7C8C9C0D1D2D3D4D5D6D7D8E

上にマッピングした CG キャラクタをアバタとしたグループ学習-0.75432-0.06390.393439
0.517815
0.409238
1.721694
10.86068
6.077252-0.68935
2.219515-1.32513-2.06837
2.320856-3.28907
0.209537-3.94285-2.81013-1.8129-4.69-2.8671-2.8549
9.143352-4.59026-7.75546
9.245671
20.77709-0.36744-0.36744

映像としてシステム上で表現した。これにより、発言者の適切なフォロー、話題参与者を含めた適切な周辺ショット、などを気ぜわしくなりすぎない適切なタイミングで表現し、学習者の興味をひきつけるような映像を自動付加することが出来た。シ
ステムの実装には TVML[4]の外部制御機能を用い、リアルタイムでカメラスイッチングやCG キャラクターのジェスチャや感情表現などを生成し、映像音声の出力を行った。
また、多くの知識と検索能力を持ったエージェントをグループ学習に擬人化オブジェクトとして参加させることで、他の学習者との交流による知識の向上・学習意欲の活性化など、グループ学習を行なうことにより期待される効果をよりいっそう高める事ができた。
今後は、会話テキストの映像化手法の入力対象となるテキストの範囲を、解説文など汎用的なものに広げ、テキストを映像化する際に必要な付加情報の洗い出しを行い、コンテンツ記述方式の必要要件の洗い出しへと、発展させていく予定である。

表 2：スイッチングタイミング決定のカテゴリと数量

この結果をもとに、
ⅰ)入力テキストの長さを標準的話速（150 文字／分）で計算し発話の長さを計算した結果で発話の長さをカテゴリわけする。
ⅱ)各学習者の初回の発話時には画面効果としてスーパーを行い、画面効果のスーパーのカテゴリに場合わけする。入力テ454

参考文献：[1]NHK デジタル教材「おこめ」 http://www.nhk.or.jp/okome[2]山田ほか：“仮想教室上の学習コミュニティにおける発想支援エージェントの検討”, FIT2002 情報科学技術フォーラム, Sep,(2002)[3]住吉ほか：“ネットワークによる意見交換を目的とした映像レポート作成システム”, 映像情報メディア学会メディア工学研究会, ME2002-8, July, (2002)[4] http://www.strl.nhk.or.jp/TVML/