情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

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累積発言率に基づく個別指示を用いた
消極的発話者の発言率向上手法
鍋谷 航平1

舟橋 涼1江木 啓訓1,a)

概要：グループ学習における議論のような場面では，学習者全員が自分の意見を持ち発言することが望ましい．しかし，議論の場において発言が一部の学習者に偏るという問題がある．本研究は，議論の場において発言が少ない消極的発話者の発言率を向上させることを支援する．このために音声による個別指示システムを提案する．評価実験として，1 グループ 4 人の計 3 グループを対象として支援無し議論と支援有り議論の計 2 回の議論を行った．音声による個別指示を行うことで，支援無し議論において最も発言の少なかった学習者の発言率を向上させることができた．この結果から，学習者全員の意見が反映された議論展開へと繋がった可能性が示唆された．また，支援直後の消極的発話者の発言率の順位について，支援無し議論と比較して支援有り議論において，発言率の順位が一時的に向上することが分かった．このことから，個別指示支援が学習者の発言意識に影響を与えている可能性が考えられた．

1. はじめに者を支援することに加えて，積極的に発言をする学習者の発言を抑制することで，発言の偏りをなくすことが可能で本研究では，議論の場において発言が少ない消極的発話あると考えた．また，個別指示は，対象者のみに内容の伝者の発言率向上をはかるため，音声による個別指示を行う達を行うため，他の学習者を意識せずに伝達された内容にグループ学習支援システムを提案する．

基づく発言が可能になると考えた．

近年，教育の現場において目的・目標等を踏まえた資質・能力の育成が目指されている．これからの時代に求められ

2. 関連研究る人間の在り方の 1 つとして，「他者に対して自分の考えこれまでに議論支援の研究として，様々なシステムが等を根拠とともに明確に説明しながら，対話や議論を通じ開発されてきた．その 1 つに，振動によって各メンバにて多様な相手の考えを理解したり自分の考え方を広げたりフィードバックを行うことで，ターンテイキングを促した

し，多様な人々と協働していくことができる人間であるこ研究がある [2]．しかし，提示対象者が潜在的話者や現行と」が挙げられる [1]．議論を行うことは，人間が獲得すべ話者に限られるという問題がある．また，提示方法が振動

きスキルの１つとして位置づけられる．

によるものであるため，限られた情報しか伝達することがグループ学習における議論のような場面において，発言できない．また，匿名のフィードバックシステムを利用しが一部の学習者に偏るという問題がある．学習においてはて，周囲に悟られずに自分の意見を伝える研究がある [3]．

成果や結論だけでなく，学習者全員が自分の意見をもち，この研究も同様に，振動による支援であるため，限られた発言することが望ましい．しかし，このようなグループに情報しか提示することができない．しかし，フィードバッよる議論を支援する際に，学習者全員に対して問いかけやクを匿名とすることで，議論をより良いものとするという発言の促しを行うことにより学習者が萎縮するという課題結果を得ている．このことから，他者に支援内容を共有しや，グループの全員に対して整合性の取れた働きかけを行ない本研究も，一定の効果を期待することができる．

う必要があるといった課題がある．

グループディスカッションにおいて，テキストチャット提案するグループ学習支援システムを用いることで，消システムに発言リクエスト機能と LED 点灯機を追加する

極的発話者の発言率を向上させ，議論全体の発言の偏りをことで，消極的参加者に発言を求める研究がある [4]．提案解消することを目的とする．個別指示によって消極的発話システムを用いることで，利用者が人間関係の悪化を危惧するような「気兼ね」をすることなく，他者に発言を促す

1a)

電気通信大学 大学院情報理工学研究科 情報学専攻
hiro.egi@uec.ac.jp© 2023 Information Processing Society of Japan

行為を気軽に行えたと報告している．本研究と同様に，議1024

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論に対して消極的な参加者の支援に焦点を当てている．しかし，参加者に対して発言のリクエストを行うという支援に限られる．本研究は音声による個別指示支援を行うことにより，議論の状況を反映させた具体的内容の支援が可能
である．
また，参加者の議論における参加度を共有する研究がある [5]．この研究ではマイクによる音声入力から，発言率をディスプレイを用いて可視化している．発言の少ない参加者が，発言率を可視化することを有益だと感じないという結果が得られている．本研究では，発言率などの学習者の情報の提示は行わない．情報の共有を行わないことで，他者の目を気にすることなく支援を受けることを可能とする．
イヤホンを用いた音声による個別指示によって参加者を

図 1

個別指示システムを運用した議論の全体構成指示を行うことによって，その内容を踏まえた行動に繋がることが期待される．

支援する研究がある [6]．支援によって消極的発話者の発それぞれの学習者に，個別指示を定期的に行う．これに言率が向上したとしている．本研究とは異なり，直前の発より，特定の学習者が発言を継続することを防ぐ効果や，言率を用いて消極的発話者を判定している．このため，一発言の少ない学習者に発言の機会を多く与える効果が期待時的に発言率が向上した場合でも，議論全体では発言率のできる．本研究では，発言の少ない学習者に発言を促しな向上に繋がらないという課題がある．本研究では累積の発がら，積極的な学習者の発言を抑制することを目的とした言率を用いて消極的発話者を判定することで，議論全体の指示を行うことによって課題解決を試みる．

発言率を評価する．

3. 個別指示による発言率向上手法
3.1 研究仮説

3.2 消極的発話者の定義
1 章でも述べたように，議論やグループディスカッションを行う際，発言が一部の学習者に偏るという課題がある．

議論やグループディスカッションでは学習者全員が意見

これは参加する学習者の議論に対する積極性に違いがあるを持ち，発言することが望ましい．しかし，実際にグルーことが原因であると考える．本研究では議論に参加する学

プディスカッションを行った際，ある学習者は多くの発言習者の中で，議論を開始してから現在までの累積の発言率をし，ある学習者は全く発言しないといったように，発言が最も低い学習者 1 人を消極的発話者と定義する．消極的が一部の学習者に偏るとい課題がある．そのため，発言の発話者の発言率を向上させることによって，課題を解決す少ない学習者の発言率が向上し，積極的に参加できるようる．累積の発言率とは，全学習者の発言時間の合計を分母になることが求められる．としたとき，ある学習者の発話時間を分子に置き，その比発言率が偏るという問題点を解決する場合，議論の場でを百分率で表したものである．この時，誰も発言をしていはファシリテータという存在を活用する場合がある．しかない時間である，無音時間を考慮しない (以下，累積の発し，人間によるファシリテーションを行う場合，ファシリ言率を発言率とする)．学習者の発言率はリアルタイムでテータは全体の場で学習者に助言をしなければならない．

測定，算出をおこなっているため，議論中に消極的発話者他の学習者のいるまえで，助言をされることに不快感を覚と判定される学習者が変更されることが考えられる．

える学習者がいることや，ファシリテータはその場で不自然に感じない発言しかできないという問題が考えられる．

4. システム設計

そこで，対象者のみに内容の伝達を行う支援手法を提案

本研究は，学習者の特徴量の算出に利用する発話収集デする．個々の学習者に対して音声による個別指示を行うこ

バイスと，音声による支援を行うための個別指示デバイスとにより，他の学習者を意識せずに伝達された内容に基の 2 つを利用して行う．学習者それぞれの発言率をリアルづく発言が可能となる．また，全体の場での可視化のようタイムで算出，消極的発話者を判定することによって，学に，他の学習者と議論の状況に関する情報は共有しない．

習者それぞれに支援を行う．本システムを運用した議論のこれにより，学習者が不快感を感じることが少ないと考え全体構成を図 1 に示す．

られる．
議論の場における社会的手抜きを防ぐ効果が期待でき

4.1 議論参加者の装着型の発話収集デバイス

る．個別指示を受けた際に，自分だけを対象とした指示と各議論参加者の特徴量の算出と，議論内容の取得のため認識することが考えられる． 全体の場での指示に対してに，ウェアラブル端末を用いて議論の場における発話収は，自分以外の学習者行動を期待する可能性がある．個別集を行う．発話の収集に用いるウェアラブル端末は，ワン© 2023 Information Processing Society of Japan1025

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図 23P-622023/3/1

発話収集デバイス

図 3

個別指示デバイス

ボードコンピュータに指向性マイク付きヘッドセットとモバイルバッテリーを接続したものである．ワンボードコン
ピュータと指向性マイク付きヘッドセットは USB オーディオアダプタを経由して接続されている．ワンボードコン
ピュータに指向性マイク，モバイルバッテリー，USB オー
ディオアダプタを接続したデバイスを図 2 に示す．発話の非言語情報の収集は，Python のライブラリである pyaudioで行う．発話収集データはモノラル，量子化精度は 16bit，サンプリングレートは 48000Hz である．

4.2 議論参加者の装着型の個別指示デバイス
議論参加者に行う個別指示で使用するデバイスについて

図 4

デバイスを装着した様子述べる．各参加者に個別指示を行うために，ウェアラブル端末を使用する．個別指示に用いるウェアラブル端末は，節の発話収集デバイスにより、単位時間ごとに参加者の発ワンボードコンピュータに骨伝導イヤホンとモバイルバッ

言率を算出し，発言率が最も低い学習者を消極的発話者とテリーを接続したものである．ワンボードコンピュータと判定する．実験者には単位時間ごとに各学習者の発言率

骨伝導イヤホンは USB オーディオアダプタを経由して接と，消極的発話者とそれ以外の学習者の組み合わせによっ続されている．個別指示に骨伝導イヤホンを用いることにて，指示番号が通知される．4.2 節の個別指示デバイスをよって，指示内容を正しく聴き取りながら議論内容も聴きWiFi を通じてサーバと接続し，各学習者の個別指示デバ取ることが可能である．音声による個別指示を収録したイスに指示番号を転送する．また，本実験では Wizard ofものを WAV ファイルとしてワンボードコンピュータ内にOz 法を用いる．実験者は学習者に指示するタイミングを保存しておく．個別指示は，Python のライブラリである統一するため，指示番号が通知されてから 5 秒後に個別指pyaudio で行う．ワンボードコンピュータに骨伝導イヤホ

示デバイスに転送を行う．指示番号を転送すると，指示番ン，モバイルバッテリー，USB オーディオアダプタを接続号に割り当てられた WAV ファイルが再生され，骨伝導イしたデバイスを図 3 に示す．また，発話収集デバイスと個ヤホンを通じて各学習者に指示を行う．

別指示デバイスを装着した様子を図 4 に示す．

4.4 指示内容
4.3 指示方法

音声による個別指示を行うにあたり，具体的な個別指示算出された特徴量から，議論参加者の発言率を算出し，の内容について述べる．各学習者に行う個別指示のタイミ

各参加者に個別指示を行う．個別指示は，ワンボードコンングは共通であるが，指示内容は消極的発話者とそれ以外ピュータに接続した骨伝導イヤホンを通じて行う．骨伝導の学習者で異なる．指示内容は全て消極的発話者の発言率イヤホンを用いて個別指示を行うため，指示を聞きながらを向上させることを目的として設計されている．消極的発議論に参加することが可能となる．

話者には自ら発言できるように促す指示を行い，その他の個別指示は一定のタイミングで議論中に複数回行う．4.1© 2023 Information Processing Society of Japan

学習者には消極的発話者に発言の機会を与えるように促す

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表 1
消極的発話者に対する指示

指示内容
消極的発話者以外の学習者に対する指示
真正面の人に意見を聞いてみませんか

思いついたことを発言してみませんか

真正面の人に考えを聞いてみませんか
真正面の人に質問してみませんか
右側の人に意見を聞いてみませんか

誰かの意見に質問してみませんか

右側の人に考えを聞いてみませんか
右側の人に質問してみませんか
左側の人に意見を聞いてみませんか

誰かの意見に対して感想を言ってみませんか

左側の人に考えを聞いてみませんか
左側の人に質問してみませんか

議論回数

表 2

評価実験のパターン
議論のテーマ
支援の有無

1 回目

幸せとは何か無

2 回目

思いやりとは何か

有

1 回目

幸せとは何か有

2 回目

思いやりとは何か無

1 回目

思いやりとは何か

無

2 回目幸せとは何か

有

1 回目

思いやりとは何か

有2 回目

幸せとは何か無

5.2 実験条件
被験者を集めて議論を行ってもらい，音声による個別指
図 5

議論の様子

示システムを運用する実験を行った．個別指示システムは，議論中に各参加者の発言量をリアルタイムで算出し，それに応じて指示を行った．被験者は理工系大学の大学生およ指示を行う．
個別指示支援を行うことによって，議論の妨げになってび大学院生 12 名である．12 名は 4 名 1 グループとし，計3 グループで実験を行った．

はならない．学習者に対する負担を小さくするために，よ本実験では，20 分間の議論を 2 回行った．議論のテーり具体的な指示を行う．例えば，「誰かの意見に対して感マは「幸せとは何か」と「思いやりとは何か」とし，2 回想を言ってみませんか」という指示により，どのような内の議論のうちどちらか一方で提案システムを用いて議論を容で発言をするのか提示する．また，「真正面の人に意見行った．実験群では，発言率を用いて決定された消極的発を聞いてみませんか」という指示により，どの学習者に話話者の発言率向上を目的とした支援を 120 秒間隔で，計 9を振るのか提示する．これは，個別指示を踏まえた今後の回行った．

自分の行動を思案する負担を軽減することを目的としてい支援システムの有無だけではなく，議論のテーマや回数る．学習者は今後の行動や発言を思案する負担が小さくなによる影響を受けることが考えられるため，表 2 に示すより，より円滑な議論の実施が期待される．

うな 4 パターンの組み合わせからランダムで評価実験を

消極的発話者とその他の学習者に行う個別指示の内容を表 1 に示す．

5. 評価実験
5.1 実験目的
本研究では，他者に内容を聞かれない音声による個別指示システムを用いて消極的発話者に発言の促しを，それ以行った．議論の様子を図 5 に示す．

6. 結果・考察
評価実験では支援無し議論と支援有り議論の計 2 回を行った．以下，実験を行った 3 グループについて，グルー
プ 1，2，3 として扱う．また，12 名の被験者について，A〜L として扱う．

外の学習者には消極的発話者に発話機会を与えることを促

最終的な発言率の累積値についての結果を示して考察すすことで，議論全体の発言の偏りを解消可能であるかを調る．各グループの議論終了時における，最終的な発言率の査するために評価実験を行った．議論は支援無し議論と支累積値を表 3 に示す．表 3 より，支援がなかった場合に最援有り議論をそれぞれ 1 回，計 2 回行った．

も発言率の小さかった学習者 B，H，K の発言率が，本シ© 2023 Information Processing Society of Japan1027

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グループ

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表 4 消極的発話者としての支援回数と発言順位向上回数
被験者番号
発言順位向上回数/判定回数 (統制群)
発言順位向上回数/支援回数 (実験群)

1B

2/95/72

H

3/96/73K3/9

7/8

ステムの支援によって 6〜8 ％向上していることが分かる．

表 3

これは，一定の間隔で何度も支援を行ったことや，他の参グループ両議論における累積の発言率 (20 分)

加者からの発言の促しによって，発言の機会を得ることができたからだと考えられる．

1

本研究の目的は，議論の場において発言の偏りを解消す

支援無し

支援有り

A の発言率 [%]

発言率

19.15

12.86

B の発言率 [%]

3.05

9.80

C の発言率 [%]

19.45

18.25

D の発言率 [%]

58.35

59.09

ることである．1 グループ 4 人の場合，最もバランスの良E の発言率 [%]

26.14

23.65

い発言率は，学習者それぞれの発言率が 25 ％となること

F の発言率 [%]

26.88

29.41

G の発言率 [%]

38.63

30.30

H の発言率 [%]

8.35

16.64

I の発言率 [%]33.6231.99

J の発言率 [%]

34.21

34.47

K の発言率 [%]

6.42

12.30

L の発言率 [%]25.75

21.242である．最終的な発言率の累積値を見ると，発言の偏りを解消できたとは言えない．これは，消極的発話者と積極的な学習者とでは，発言に対しての意識の違いが影響していることが考えられる．本システムによる支援や他者からの3発言の促しによって，発言に繋げることができているが，積極的な学習者よりも多くの発言をすることは難しいという可能性がある．発言の偏りが解消できていない一方で，個別指示支援によって消極的発話者の発言率が向上しているという結果が得られた．このことから，支援無しの議論に比べて，支援有りの議論の方がより学習者全員の意見が反映された議論となっていることが考えられる．
次に，支援直後の学習者の発言率の変化についての結果を示して考察する．5.2 節でも述べたように，20 分間の議論中，120 秒間隔で計 9 回の支援を行った．各グループにおける，最も多くの回数消極的発話者と判定された学習者について，支援直後の 120 秒区間に発言率の順位が向上した回数について表 4 に示す．全てのグループにおいて，9回の支援のうち 7 回または 8 回の支援を同じ学習者が受けていることが分かる．このことからも，個別指示支援によって発言率向上に繋がっているものの，消極的発話者と判定されなくなるほどの発言を行うことはできず，発言の偏りを解消するには至っていないということが分かる．一方で，支援直後の 120 秒区間のみでは，支援を行うことによって発言率の順位を多くの回数向上させていることが分かる．また，これに比べて，支援無しの議論における同じ区間の発言順位向上回数は少ないことが分かる．このことから，発言率を大きく向上させるような影響はなかったものの，消極的発話者の発言する意識に影響を与えている可能性が考えられる．

7. 今後の展望
本実験では，Wizard of Oz 法を用いて，実験者が手動で個別指示を行った．議論を学ぶ教育現場での運用を考えると，誰でも使用できることが望ましい．そのため，本シス
テムを完全自動化し，様々な場面での運用に対応したシス© 2023 Information Processing Society of Japanテムを実現することが必要であると考える．
また，消極的発話者の支援内容についても改善の必要があると考える．本実験では，消極的発話者の発言率が向上し，参加者全員の意見が反映された議論が展開された一方で，発話の偏りの解消という目的を達成できていない．本研究によって，消極的発話者に発話機会を与え続けるという支援方法での知見を得ることができた．今後は，他者に内容を聞かれない音声による個別指示システムの特徴を活かした，より多角的な支援が求められる．

8. おわりに本研究では，議論の場において発言が少ない消極的発話者の発言率向上を支援する音声による個別指示システムを提案し，評価実験においてシステムの有用性の評価を行った．評価実験として，1 グループ 4 人の計 3 グループに対して支援無し議論と支援有り議論の計 2 回の議論を行った．
音声による個別指示を行うことで，支援無し議論において最も発言の少なかった学習者の発言率を 6〜8 ％向上させることができた．この結果は，議論全体の発言率の偏り解消に繋がっていない一方で，学習者全員の意見が反映された議論展開へと繋がった可能性が示唆された．また，支援直後の消極的発話者の発言率の順位ついて支援無し議論に比べて支援有り議論の場合，多くの回数順位を向上させることが分かった．このことから，発言率を大きく向上させるような発言は行えずとも，学習者の発言意識に影響を与えている可能性が考えられる．
今後はシステムの自動化と消極的発話者の支援方法の改善に取り組む．
謝辞

本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 19K03175,

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21K02752, 21K18527, 22K02951 の助成を受けたものである．
参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

新 し い 学 習 指 導 要 領 等 が 目 指 す 姿：入 手 先⟨http://www.mext.go.jp/b menu/shingi/chukyo/chukyo3 /siryo/attach/1364316.htm⟩ (2015.11).
市野順子，八木佳子，西野哲生，小澤照：グループディス
カッション支援のための振動によるフィードバックの提示，
情報処理学会論文誌，Vol60，No.4，pp.1171-1183(2019).
多賀諒平 ， 呉健朗 ， 富永詩音 ， 宮田章裕：スリッパを用いた匿名フィードバックシステムの基礎検討，情報処理学会マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジ
ウム 2018 論文集，pp.427-431(2018).
塩津翠彩，高島健太郎，西本一志ほか：消極的参加者に発言を促す手段を備えたチャット併用会議用コミュニケー
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