H4-1

ゲーミフィケーションを適用した議論における活動ログを用いた参加者タイプ分類

Participant Type Classification using Activity Logs
with Gamification Framework in Laboratory Seminar
大平 茂輝 †前田 夏美 ‡長尾 確 ‡Shigeki Ohira†Natsumi Maeda‡
Katashi Nagao‡† 名古屋大学情報基盤センター ‡ 名古屋大学工学部†Information Technology Center, Nagoya University‡Dept. of Information Engineering, School of Engineering, Nagoya University
Email: ohira@nagoya-u.jp
あらまし： 筆者らの研究室では，ゲーミフィケーション技術をゼミの記録システムに導入し，学生のゼミへの参加意欲や議論能力の向上に関する評価・可視化を行うことにより議論の活性化につなげる GamifiedDiscussion (GD) システムの開発を行ってきた．本研究では，GD システムによって獲得される活動ログに対してクラスタリング技術を適用することにより，議論参加者のタイプ分類を行った結果について述べる．
キーワード： ゲーミフィケーション，議論，タイプ分類，活動ログ，スマートデバイス

1.

はじめにSocializer，Killer) に分類している(5) ．しかし，議論大学の研究室では，日々さまざまな研究活動が行という日常的な活動状況下において，Bartle の 4 分われており，その中でも，ゼミは発表者と参加者と類が最適であるとは限らない．そこで本研究では，の間で研究内容に関して議論される重要な機会であGD システムによって獲得される活動ログに対してる．しかし，実際に学生が積極的に議論に関与するクラスタリング技術を適用することにより，議論参ことは難しく，多くの場合，主体的に議論に参加す加者のタイプ分類を行うことを目指す．

るのは発表者と指導教員である．
筆者らの研究室では，議論風景の映像や発表スラ2.

ゲーミフィケーションを適用した議論活動

イド，発言テキスト等をゼミの実時間内に意味的にGD では，目標，可視化，ルール，デザイン，ソー構造化して記録する技術の研究・開発を行っており，シャル，チュートリアル，難易度調整の 7 要素をゲー

ゼミを支援する各種ツールを含む情報技術環境を総ミフィケーション・フレームワークとして定義した．

称してディスカッションマイニング (DM) システム

主なゲーム要素と導入した仕組みを表 1 に示す．と呼んでいる．さらに，ゲームではないアプリケー
表 1: GD の主なゲーム要素と具体的な仕組み

ションやシステムにゲームのメカニズムを適用する

ゲーム要素
目標

ゲーミフィケーション(1, 2) と呼ばれる技術を DM シ
ステムに導入し，学生のゼミへの参加意欲や議論能力の向上に関する評価・可視化を行うことにより議論の活性化につなげる Gamified Discussion (GD) シ
ステムの開発を行ってきた (3) ．

可視化

ゲーミフィケーションを適切に導入した場合，モルールチベーションを向上・維持できることは心理学の観点から分かっており，実際に GD システムを運用しデザインた結果からも，幅広いゲーム要素を採り入れることソーシャルによって議論に対するモチベーションの向上が確認

具体的に導入した主な仕組み
細分化された議論能力の習得
レベル
ランク
バッジ収集
ミッション
評価の即時フィードバック
マイページによる議論能力の可視化
議論能力の段階的習得
目標の相互評価
アビリティ
アイテム
議論能力の比較
ランキング

されている．しかし，Fogg(4) が述べているように，モチベーションを高める要素は人によって異なるため，当該システムの利用者を特徴別に分類すること議論能力は，理解力 10 個，分析力 28 個，構成力 11が有効であると考えられる．ゲームに関する文脈に個，伝達力26個にシステム利用力8個を加えた計83個

おいては，プレイヤータイプの分類がそれにあたり，の議論スキルに細分化されている．細分化された議Bartle はプレイヤーを 4 タイプ(Achiever，Explorer，論スキルを1つずつ習得していくことにより，総合的― 331 ―教育システム情報学会 JSiSE2016
第41回全国大会 2016/8/29-8/31

な議論能力の向上が期待されることから，その過程行ったところ，(1)(2)が一致し，(5)(6)が一致したこをゲーミフィケーションにおける目標要素として利とから，R1：(1)(2), R2：(3)，R3：(4)，R4：(5)(6)，

用する．ゼミ参加者は，議論スキルの一覧を見ながR5：(7)，R6：(8) の 6 種類の結果が得られた．各クラスタリング結果についてアンケート調査を実施し，ら，随時，目標の設定・変更を行うことができる．
ゼミ中には，タブレットデバイス上のブラウザアプリとして動作する発言評価インタフェースを用いて，9 段階のリッカート尺度で評価した結果を図 1 に示す．本結果から，すべての変数を用いて k-means++

議論中に行われる発言に対して，議論スキルの達成法により 4 分類した場合が，最も主観評価に近いク度と発言の質を評価することができる．評価が行わラスタリングが行われていることがわかった．

れると，即座にサーバ上ですべての評価点数が集計

また，R3 の 4 分類について，クラスタ中心におけされ，発言者のインタフェースに結果が表示される．

る各変数の値を比較したところ，それぞれ「発言回また，ゼミ以外の時間に自身の議論スキルの達成度数が多い」「システムの利用が消極的」「会議内でのや報酬などの情報をWeb上でいつでも確認できるよう，利用が活発」「会議後の利用が活発」といった傾向がマイページを用意している．マイページは，
「トップ」

見られた．

「スキル」
「ステータス」「履歴」「アビリティ」「アイ60

テム」「バッジ」の計 7 つのタブで構成されている．

クラスタリングによる参加者タイプ分類

主観評価点数の合計

3.

50

本研究では，GD システムによって獲得される活動ログに対してクラスタリング技術を適用することにより，ゼミ参加者のタイプ分類を行った．具体的には，半年間のシステム利用履歴から 12個の説明変403020100数を用意し，代表的な非階層的クラスタリング手法である x-means 法と k-means++ 法を用いて，研究

R1

R2

R3

R4R5R6

手法/クラスタ数/変数の違いによるクラスタリング結果

A

室の学生10名を対象としてクラスタリングを行った．

12 個の説明変数を表 2 に示す．

BC

DEFGHI

図 1: クラスタリング結果に対する主観評価

表 2: 説明変数#123456789101112変数名目標変更回数
評価した回数評価した点の平均点
アビリティの装備の有無
取得経験値の会議ごとの平均
発言回数の合計
GD マイページへのアクセス日数「評価しない」をした回数
質の評価をした回数
アイテムの使用の有無評価された平均点
質の評価をされた合計点

4. 今後の課題
参加者タイプに基づく情報提示方法の変更や行動推薦が今後の課題として挙げられる．
謝辞

参考文献

表 3: 実験条件の組み合わせ
クラスタリング手法
x-meansk-means++

クラスタ数

2
3
4

本研究は，JSPS 科研費 15K01066 の助成を受けたものである．

変数の個数
12 (全て)
5(1)
(5)
(2)
(6)
(3)
(7)
(4)
(8)

手法やクラスタ数，説明変数の違いに基づく表 3 に示す 8 種類の組み合わせに対してクラスタリングを(1) Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R. and Nacke, L. :“From Game Design Elements to Gamefulness: Defining Gamification ,” Proc. of MindTrek 11, pp.9–15(2011)(2) Werbach, K. and Hunter, D. : “For the Win: How
Game Thinking Can Revolutionize Your Business,”
Wharton Digital Press (2012)(3) 大平茂輝, 川西康介, 長尾確 : “ゲーミフィケーションを導入したゼミ環境におけるモチベーションと議論能力の評価”, 教育システム情報学会研究報告, Vol. 28, No.
6, pp.123–130 (2014)(4) Fogg, BJ : “A Behavior Model for Persuasive Design,” Proc. of the 4th International Conference on
Persuasive Technology (Persuasive ’09), pp.40:1–40:7,
ACM (2009)(5) Bartle, R. : “Hearts, Clubs, Diamonds, Spades:
Players Who Suit MUDs,” Journal of MUD research,
Vol.1, No.1 (1996)― 332 ―