JSiSE Research Report
vol.38,no.2(2023-7)

インタラクティブロボット講義におけるケーススタディ分析と講義インタラクションモデルデザイン
島崎俊介*1, 柏原昭博*1*1 電気通信大学 大学院情報理工学研究科 情報学専攻

Evaluating Case Studies and Designing Interaction Modelfor Interactive Robot Lecture
Toshiyuki Shimazaki *1, Akihiro Kashihara *1*1 Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
筆者らはインタラクティブロボット講義研究において，理工系大学生や高校生を被験者としたケース
スタディを実施し，学習状態推定の精度向上，ロボットによる講義スライドとインタラクションの適応的制御を通じて，学習者の講義に対する注意制御，注意維持及び理解促進の支援を試みた．本稿では，
インタラクティブロボット講義のケーススタディを総括することで，学習者のエンゲージメントを促進
し，長時間の講義受講時の注意維持・理解促進を支援する際の課題を整理する．また，学習者のエンゲージメントをより高めるための，学習者からロボットへの働きかけを含むモデルのデザインも言及する．
キーワード: インタラクティブロボット講義，学習状態推定，注意・理解リカバリ，
インタラクションデザイン
こと（以下，注意制御）や，理解状態を把握しながら，

1. はじめに

インタラクティブに進めることが重要となる．しかし人間とロボットのインタラクションを研究するヒュながら，熟達した人間講師でもそれらを長時間遂行しーマンエージェントインタラクション(HAI)分野や，続けることは負荷があり，容易ではない．そこで筆者

ChatGPT に代表される大規模言語モデルによる AI 対

らは，先行研究でロボット講義を実現した 1,2)．

話システムの急速な発展により，人間とロボットが共ロボット講義とは，学習支援ロボットが人間講師の生するロボット社会の実現が現実的となっている．ロ

不十分な講義動作（指差し，ジェスチャー，パラ言語

ボットの社会実装として，二足歩行可能で特定のスポの非言語動作）をモデルベースに再構成し，人間講師

ーツができるロボットや，人間のような表情を有するの講義代行を可能とした研究である．成果として，短ロボットが開発されている．近い将来には，携帯電話，時間の講義に対する学習者の注意制御と理解促進の効PC，タブレット端末が普及したのと同じように 1 人 1果を実証した 2)．しかし，学習者の受講状態を考慮し台パートナーロボットの普及も現実的と考えられる．

ていないため，講義が長くなるほど学習者の注意が外

筆者らは，将来的な 1 人 1 台学習パートナーロボッ

れ，講義に追従できず理解できない可能性がある．

ト時代の到来を目指した学習支援ロボット研究の 1 つ

筆者らは，上記問題点の解決として，講義受講中にとして，人間講師と同等の講義をロボットが代行でき計測された学習者のセンシングデータに基づく学習状

ないか？という学術的な問いを掲げ，ロボットによる

態推定と，受講状態に応じたロボットによる適応的な講義に関する研究を進めている．講義では，通常長時

インタラクションを行うことで，長時間の講義におけ間に及ぶほど，講義に対する学習者の注意を制御するる学習者の注意維持と理解追従を可能にするインタラ－65－クティブロボット講義研究とシステム開発を進めてい定しており，先行研究のモデルとアルゴリズム 5,6,7,8) にる 3~9)．本システムは，人間講師の講義の再現性を高め

基づきインタラクティブな講義を実現している．

るため，SoftBank Robotics 社製のヒューマノイドロ

ロボット講義の関連研究の多くは，ベースの人間講

ボットの NAO を用いており，学習者に近づくウォー師が存在せず，ロボット講師を新たに作成する研究がクが可能で，学習者の注意維持支援に効果的であるこ多い．例えば，文献 10) では，ソーシャルロボットの Sotaとを確認している 4,5,6) ．同時に，Kinect による学習者

を用いて認知的徒弟制理論に基づく教師型ロボットをの受講状態を集中状態・非集中状態の 2 状態で推定し開発し，従来型の解き方を教授する教師型ロボットにていたが，集中状態であっても学習者の理解状況の把比べ，中学生を対象とした数学の学習効果の向上を報握が困難であった．そこで，学習者の注意回復（以下，

告しているが，特定の人間講師の講義代行ではない．

注意リカバリ）と理解回復（以下，理解リカバリ）を

他の関連研究においても，特定の学習者に限定した教行うアルゴリズムと，講義内容の重要箇所や関係を問師型ロボット 11)，や特定の講義内容に特化したロボッ

うチャットボット機能を具備した新たなインタラクテ

トを開発 12) しているが，本研究では，対象の学習者・

ィブロボット講義システムを開発した 7)．ケーススタ

講義内容を限定していない．これにより，モデルとな

ディでは，学習者の学習状態推定のセンシングに基づる人間講師が講義しているような存在感や，非言語動く注意リカバリの効果を確認している 8,9) ．

作による学習効果の向上を期待している．また，講義

本稿では，筆者らが実施してきたインタラクティブ

では学習支援メディアとしてのロボットの利点である

ロボット講義におけるケーススタディを分析し，イン

擬人化傾向と身体性 1) を最大限に活かすことができる

タラクティブロボット講義の課題を整理する．また，と考えている．そのため本研究では，ヒューマノイド

学習者の講義に対する積極的関与（エンゲージメント）

ロボット NAO を用いている．

をより高めるため，学習者からロボットへの働きかけ

また現時点で，ロボット講義の関連研究において学を含むインタラクションのモデルについて言及する．

習者の受講状態をセンシングし，学習状態推定を試み

以下，2 章ではインタラクティブロボット講義の位ている研究はない．本研究では，学習状態推定に応じ置づけとモデル，アルゴリズム，システムの枠組みをて適応的に講義スライドのシーケンスを制御し，学習述べる．3 章では，今まで実施したケーススタディの者に適応的なインタラクションを行い長時間の講義に

結果と考察を示し，4 章ではケーススタディの結果をおける注意維持・理解追従を実現しようとする新規性

総括し，インタラクションモデルの新たなデザインにの高い研究といえる．

ついて述べる．5 章では，今後の課題を述べる．

筆者らが開発しているインタラクティブロボット講義システムでは，まず人間講師が作成した講義シナリ

2. インタラクティブロボット講義

オをもとに人間講師の講義動作を診断・再現・再構成するためのモデル（講義動作モデル）を用いて，ロボ

2.1 本研究の位置づけ
本研究では，人間講師の個性を活かし，講義動作やットが人間講師の講義代行を可能にする．次に，学習スタイルを反映することを意図して，ロボットが講義者の姿勢・視線を受講状態のデータとしてセンシングを代行することを目指している．そのため，講師の講し（姿勢・視線センシングデータ），学習状態推定を行義を収録して，ロボットが再現するとともに不十分・う．その上で，学習者の受講状態に応じてロボットが不適切な講義動作をモデルベースに再構成する．そし講義シナリオの順序（シーケンス）を制御するためのて，講義中の学習者の受講状態をリアルタイムで推定モデル（シナリオ制御モデル）と，ロボットが学習者

し，必要なタイミングでロボットからインタラクショの注意及び理解をシステマティックにリカバリするたンを行うことで学習者の注意・理解リカバリを行う．

めのアルゴリズム（注意・理解リカバリアルゴリズム）

また，現時点ではスライドベースの講義を前提に，を組み合わせ，学習者とのインタラクションを実施す

ヒューマノイドロボット 1 台に対して受講生 1 名を想る．以下，システムの詳細について述べる．

－66－

2.2 講義シナリオ
本研究における講義シナリオとは，複数の切れ目（セグメント）からなる講義スライドの系列，人間講師による講義意図，講義スライド毎の非言語動作・パラ言語・スライド内問題，セグメント内のスライド間問題から構成されている．講義意図は，人間講師が講義を行う意図を表し，講義全体で 1 つに固定されるものとする．スライド内問題とは，特定のスライドにおける
図1

重要箇所を問う問題であり，スライド間問題とは，複講義動作モデル数のスライドの関係性を問う問題である．これらの問
題は，講義シナリオ作成時に予め人間講師が作成することとし，各講義スライドで重要なキーワードを問う
ことで学習者の理解状態を把握して，理解リカバリにおける問題提示に活用することを想定している．
2.3 講義動作モデル
講師が講義を意図通りに実施するには，講義を受講する学習者の状態を仮定し，講義中の指差し，ジェス

図 2 シナリオ制御モデル

チャー，パラ言語といった講義の非言語動作(講義動

基本構成要素の 5 層から構成される．受講状態は，講作)を組み立てる必要がある．筆者らは，これまでロボ

義動作モデルと同様に 4 状態で，状態 1 を非集中状態，

ットが講義中に適切な講義動作により学習者の受講状状態 2 以上を集中状態とし，姿勢・視線センシングデ

態を集中状態に意図的に遷移させるための講義動作モータに基づく学習状態推定を行う．

デル(図 1)をデザインしてきた．本モデルによって，事前に収録された人間講師の講義を診断し，不十分な講2.5 注意・理解リカバリアルゴリズム

義動作について講義意図から適切な非言語動作を導きインタラクティブロボット講義における注意・理解再構成することができる．本システムでは，このようリカバリは，図 3 に基づき実施される．本研究では現にモデルベースに人間講師による講義代行を実現する．

在のところ，学習者の受講状態を状態 2:（耳を傾けている），講義意図を意図 2:（重要箇所への理解・集中を

2.4 シナリオ制御モデル

促す）として状態 3 へ移行させる講義を想定している．

ロボット講義では，ロボットが学習者の受講状態に注意リカバリは，学習者の受講状態が状態 1:（聞い応じて講義スライドの説明順序を変更し，学習者の注ていない）場合をトリガーとして起動される．図 3 の意・理解リカバリするためのインタラクションを行う．

太枠の通り，シナリオ制御モデルに基づき講義スライ

特に，長時間の講義ほど，学習者に応じた講義シナリドの説明を中断し，例えばウォークで学習者に近づく

オの適応的な制御が必須である．そこで筆者らは，学ことで講義への注意喚起を行う．その後，ロボットは習者の状態に応じた注意・理解リカバリを実現するた

学習者に講義スライドをもう一度説明するか問いかけ，

めのシナリオ制御モデル(図 2)をデザインした 9) ．本モ

学習者は説明要否を選択できる． 学習者が説明を要す

デルは，学習者の受講状態をトリガーにシーケンスをるとした場合，ウォークとマルチメディアによる注意

制御することで，学習者の講義に対する注意喚起を行喚起実施後，ロボットは 1 回限定で，誇張して講義ス

う．本モデルは，学習者の受講状態，講師の講義意図

ライドの説明をリピートする．そして，受講状態が初の変化，講義スライドシーケンス制御，注意リカバリ

期状態の状態 2 に回復したとみなし，意図 2 での講義

動作カテゴリ，インタラクションのための非言語動作を再開して，注意リカバリが完了する．なお注意リカ－67－バリから理解リカバリへ遷移する条件は，予め人間講師が講義シナリオ作成時に意図した，同一セグメント内での注意リカバリの回数 n をタイミングとし，チャットボット機能を起動するトリガーとなる．
理解リカバリは，受講状態が状態 1 ではない，かつ注意リカバリの回数 n，または講義スライドのセグメ
ントをトリガーとして，図 3 の点線枠の通り，チャッ
トボット機能が起動される．チャットボット機能によるテスト問題は，4 択の選択式問題で与えられ，スラ
イド内問題とスライド間問題を用意する．本研究では，スライド内問題を全問正解すると状態 3:（重要箇所に気づく）と推定し，またスライド間問題を全問正解すると状態 4:（詳細を理解する）と推定する．
2.6 システムの枠組み

図 3 注意・理解リカバリアルゴリズム

図 4 にインタラクティブロボット講義システムの枠組みを示す．本システムは，講義シナリオを生成する講義収録サブシステム，学習者の姿勢・視線センシン
グデータの計測と学習状態推定を行う学習状態センシ
ングサブシステム，学習状態推定に基づき講義シナリ
オ制御，注意・理解リカバリインタラクションを実施
する動的シナリオ・インタラクション生成サブシステ
ム，ロボットが講義代行・インタラクションを行う講
義ロボットサブシステムの 4 つから構成されている 9)．
講義収録サブシステムは，人間講師が行う講義を収録する．収録は，講義スライド，非言語動作，パラ言語，スライド内問題，スライド間問題を収集し，非言

図 4 インタラクティブロボット講義システム

語動作が不十分な点は，講義動作モデルに基づき診断・受講中に取得した学習者の右耳と右目の両方の信頼再構成を行うことで講義シナリオを生成する．

度の値が，講義前のキャリブレーションで取得した信学習状態センシングサブシステムは，姿勢センシン

頼度の平均値より低い場合に推定される．本手法は，

グと視線センシングの並列処理を行う．姿勢センシン

多様な受講時の姿勢に頑健であることを確認している

グでは，Kinect を用いて学習者の骨格や顔のトラッキ

9) ．視線センシングでは，tobii pro nanoを用いて講義ングデータを画像形式で取得する．その後 10 秒毎のにおける学習者の PC モニター閲覧状態を取得し，講

サンプリング間隔で姿勢推定フレームワーク

義動作モデル及びシナリオ制御モデルの学習者の受講

OpenPose の信頼度を取得する．信頼度は，右耳，左状態が，状態 1(非集中状態)あるいは状態 2 以上(集中耳，右目，左目，右手，左手，首を使用する．本研究状態)のいずれかを推定する際に用いる．

では，講義スライド毎に姿勢センシングを行い，学習本手法は，視線情報を用いた関連研究の学習状態推者の顔が右向き，左向き，上向き，下向きのいずれか

定と異なる点として，あくまで学習者が PC モニターで，同じ講義スライド内で 2 回以上推定された学習状を見ているか・否かの 2 値に限定している．

態を非集中状態と推定し，ロボットが学習者の注意が動的シナリオ・インタラクション生成サブシステム

外れたタイミングと判断する．例えば，顔の右向きはは，学習者の受講状態が想定された状態と異なる場合，－68－

講義スライドシーケンス制御を行い，注意リカバリのと，ロボット講義条件(NL 条件・統制条件) の 2 条件

ためのインタラクションと，理解リカバリのためのチを設定し，受講順序のカウンターバランスをとった．

ャットボット機能による適応的問題提示を行う．チャ

被験者には，任意で講義中の講義メモによるノートテットボットが提示するテスト問題そのものは，予め人イキングを許可した．実験中の講義動画は，被験者と間講師が用意するが，適応的問題提示では，注意リカ

高校教員に同意を取り，受講状態分析の目的で撮影しバリの回数 n に応じて，注意リカバリが発生した講義

た．なお，両条件とも，姿勢・視線センシングデータ

スライドに応じて学習者毎にテスト問題を出題する．

を取得し，IL 条件での注意・理解リカバリに用いた．

講義ロボットサブシステムは，講義シナリオをベー

なお，実験実施にあたっては，電気通信大学人を対象

スに NAO が人間講師の講義を代行し，受講状態に応とする研究に関する倫理委員会の承認を受けた．

じた注意・理解リカバリのインタラクションを行う．

受講後は，講義メモを回収した．また，被験者は講義毎に，スライド内問題 10 問の理解度テスト(選択式3. ケーススタディ

問題 9 問 1 点・記述式問題 1 問 2 点の計 11 点満点，

筆者らはこれまで理工系大学生及び高校生を対象と回答時間は 10 分)，7 段階リッカード尺度による受講したケーススタディを実施してきた 1~9)．本稿では，未後アンケートに回答し，最後に二者択一による全体ア

報告の高校生を対象としたケーススタディを述べる．

ンケートに回答した．理解度テストでは，チャットボ
ット機能と異なる問題を提示した．受講後・全体アン
ケート項目は，HRI 分野の主観評価の心理尺度である

3.1 目的と仮説
インタラクティブロボット講義が，注意・理解リカ

GodSpeed Questionnaire を参考とし，ロボットによ

バリ支援に有効かどうかを検証するために，以下の仮る講義に関する設問(Q1~6)，ロボットによるインタラ説を検証するケーススタディを実施した．

クションに関する設問(Q7~9)，ロボットによる擬人性

H1: 講義スライドのシーケンス制御による注意喚

に関する設問(Q10-14)，講義全体に関する設問(受講後起のインタラクションは，長時間の講義における注意アンケート：Q15-17，全体アンケート：Q15-16)からリカバリに有効である．

なる．ケーススタディでは，図 3 の学習者の受講状態

H2: チャットボット機能による問題提示・出題は，を状態 2，講義意図を意図 2 とした．チャットボット
機能のトリガーは，注意リカバリの回数 n=2 とした．

長時間の講義における理解リカバリに有効である．
H1 を検討する評価指標として，注意リカバリ・理解
リカバリの回数，受講後アンケート，全体アンケート

3.3 結果図 5・6 に各講義に対する理解度テスト点数，図 7・による主観的評価を行った．
H2 を検証する評価指標として，受講後の理解度テ8 に講義受講後のアンケート平均値，図 9 に全体アンストを用いた客観的評価と，受講後アンケート，全体ケート結果を示す．実験では，IL 条件で注意リカバリ

アンケートによる主観的評価を行った．

が 6 回，理解リカバリが 2 回確認され，NL 件で注意
リカバリが 1 回，理解リカバリが 0 回確認された．

3.2 実験方法
実験被験者は，公立高校生 16 名であり，講義は情報科の内容を題材とし，高校教員による講義を予め収録した 30 分程度の２つのコンテンツとして情報社会における法(以下，情報社会)とネットワークのしくみ(以下，ネットワーク)を用意した．実験では，被験者を 8
名ずつの二群に分け，被験者内計画で実施した．その際，インタラクティブに注意・理解リカバリを行うイ
ンタラクティブロボット講義条件(IL 条件・実験条件)－69－

図 5 理解度テストの平均点（情報社会）

なった．一方，ネットワークでは，情報社会では，IL条件の平均値が 3.25 で，NL 条件の平均値が 3.75 でNL 条件の値が高かった．
次に，情報社会とネットワークの理解度テストを注
意リカバリが発生した被験者群（注意リカバリ有群），
NL 条件でシステムは注意リカバリを必要と判断できた被験者群（注意リカバリ要群），注意リカバリが発生しなかった被験者群（注意リカバリ無）の 3 群にわけ，
図 6 理解度テストの平均点（ネットワーク）

理解度テストの点数を分析した．
情報社会では，図 5 より，被験者 16 名中，注意リ
カバリ有群が 4 名，注意リカバリ要群が 1 名，注意リ
カバリ無群が 11 名だった．情報社会の注意リカバリ
有群の平均点は 4.00 で，有意差は確認できなかったものの，注意リカバリ無群の平均点 3.80 より高かった．
この結果は，注意リカバリのインタラクションの効果が示唆される．また，理解リカバリ有群で理解リカバ
リが発生した 2 名の平均点はそれぞれ，4.5 点と 3.5 点

図 7 受講後アンケートの平均値（情報社会）であり，IL 条件の平均値に近い結果からも，注意リカ
バリに加えて，理解リカバリによる問題提示の効果が示唆される．また，注意リカバリ要群 1 名に着目すると，平均点 5.50 で他の 2 群よりは高かったが，講義動画を確認すると全体的に集中して講義を聞いていない
ように見受けられた．この被験者に注意リカバリが発生すると更に理解度テストの点数が高くなった可能性も考えられる．
一方，ネットワークでは，図 6 より，被験者 16 名

図 8 受講後アンケートの平均値（ネットワーク）

中，注意リカバリ有群が 1 名，注意リカバリ要群が 2
名，注意リカバリ無群が 13 名だった．ネットワークの方で注意リカバリ発生数が少ない理由として，IL 条件と NL 条件の両方で，ネットワークは 2 つめに受講するコンテンツだったため，受講前に休憩があったこと，
情報社会のコンテンツで注意リカバリが最初に発生することが注意維持の要因になったと考えられる．また，注意リカバリ有群の 1 名の点数は，注意リカバリ無群の 13 名の平均点より高いため，注意リカバリのイン

図9

全体アンケートの結果

タラクションの効果が示唆される．次に，注意リカバ
リ要群の 2 名の点数に着目すると，それぞれ 3 点と 0

3.4 考察点であったため，図 6 の平均点が 1.5 点となっていた．

まず，図 5，6 より情報社会では，IL 条件の平均値

この 0 点の被験者は，情報社会(IL 条件)で理解リカバ

が 4.38 で，NL 条件の平均値が 3.56 であった．有意リが発動して 3.5 点になった被験者であった．0 点だ

差は見られなかったものの，IL 条件の値が高い結果とった理由として，ネットワーク(NL 条件)では注意・理－70－

解リカバリが働かなかったため，講義の注意維持・理

4.1 インタラクティブロボット講義の課題解追従ができなかったと考えられるが，唯一の 0 点の

これまでのケーススタディの結果 2~10)を総括すると，被験者であるため，他の 15 名と比較して外れ値であ

次の 2 点が今後解決すべき研究課題であるといえる．

るとも考えられる．講義動画を確認しても，全体的に

1) ベースとなるロボット講義（インタラクションを上の空状態で受講していた．

含まない）の注意制御効果が高く，注意リカバリが発情報社会とネットワークの両方で 0 点の被験者を除生しにくい，

く 15 名に着目すると，注意リカバリが 1 回発生した

2) 実験室実験だけでは注意・理解の評価が困難

7 名中 6 名は理解リカバリが発生せず，理解リカバリ

1)については，実験条件をインタラクティブロボッ

が発生した 1 名は，平均点を上回っていた．これらよト講義，統制条件をロボット講義としてケーススタデ

り，注意リカバリが 1 回発生するだけでも講義に対すィを実施してきたが，現状ではロボット講義条件におる注意維持に効果が示唆され，理解リカバリが発生す

いても人間講師の非言語動作の再構成は共通なため，ると，理解促進の効果が示唆されると考えられる．た講義に対する注意制御が効いていると考えられる．

だし，仮説 H1 と H2 の検証は，今後もケーススタデ
ィを積み重ねて実施する必要がある．

2)については，実験室実験では受講中の姿勢が普段の講義より正しくなる傾向にあり，姿勢センシングだ

次に，図 7・図 8 の受講後アンケートと図 9 の全体

けでは非集中状態の推定は困難と考えられる．検討がアンケートの考察として，条件間に有意差は見られず，必要なのはノートテイキングである．ケーススタディ

ネットワークと全体アンケート項目では NL 条件のほでは，システムは顔が下向きのノートテイキングを非うが IL 条件より全体的に高い値となった．理由とし集中状態と推定したが，高校教員は集中状態とした．

て，注意リカバリが発生しなかった受講状態が良好な

また，現状のインタラクティブロボット講義では，被験者にとっては，IL 条件と NL 条件の両方でロボッ

学習状態推定に応じたロボットから学習者への適応的トによるインタラクションが発生せず，条件間の差がな働きかけは実現できているものの，学習者からロボ不明だったと考える．今後は IL 条件においては，講義

ットへの働きかけは想定外となっている．その結果，スライドのセグメントの切れ目で，ロボットが学習者

講義中の姿勢・視線センシングデータでは受講状態がにインタラクションを行い，講義スライドのリピート・良好と推定された場合でも，学習者は注意が外れていポーズ，チャットボット機能による問題提示の要否をる場合があり，注意維持・理解追従の支援が十分では示し，条件間の差異を明確にする必要がある．

ない．そこで，インタラクティブロボット講義におい最後に，推定精度の評価として注意リカバリが発生ても，学習者が講義に非集中状態と感じた場合にロボした被験者 7 名に着目し，高校教員による推定結果をットに働きかけられる枠組みをモデルに組み込むこと正解とし，システムによる推定結果の適合率・再現率を検討する．これにより，より学習者のエンゲージメを注意リカバリが発生されたコンテンツの講義スライント促進が期待でき，先の課題解決も期待できる．

ド全体の値で算出した．結果は，人間講師の推定精度と比較し，概ね良好であった．詳細は文献 11) に譲る．

4.2 講義インタラクションモデル
以上の議論に基づきデザインした現時点の講義イン

4. エンゲージメント促進のための講義イン
タラクションモデル

タラクションモデルを示す(図 10)．本モデルは，学習者の受講状態，学習者のインタラクション意図，学習本章では，これまでのケーススタディを総括し，イ
ンタラクティブロボット講義の課題を整理し，学習者の講義におけるエンゲージメントをより促進するためのインタラクションモデルデザインについて述べる．

者のインタラクション動作の 3 層から構成されている．
学習者の受講状態は，非集中状態(講義動作モデル・
シナリオ制御モデルの状態 1)と集中状態(講義動作モ
デル・シナリオ制御モデルの状態 2,状態 3,状態 4)の 2値とした．理由として，学習者が受講中に学習状態を
4 状態から同定するのは困難と想定したからである．

－71－

参 考 文 献(1) 柏原昭博，島崎俊介：“ロボット講義におけるインタラク
ションデザイン”，教育システム情報学会2022年度第2回
研究会，pp.16-20, (2022)(2) Tatsuya Ishino, Mitsuhiro Goto, and Akihiro Kashiha
ra:“Robot Lecture for Enhancing Presentation in Lect

図 10ure” Journal of Research and Practice in Technology

講義インタラクションモデル

Enhanced Learning, pp.1-22, (2022)

学習者のインタラクション意図では，学習者がどの(3) 柏原昭博，菅原歩夢：“ロボット講義における講義シナリ
オの適応的制御”，教育システム情報学会 2020 年度第ような意図でロボットにインタラクションするかを整理している．具体的には，非集中状態では，学習者が6 回研究会，pp.19-26 (2021)(4) Shimazaki,

T.,

Sugawara,

A.,

Goto,

M.,

and

講義に興味を持てない，講義の進度についていけない，

Kashihara:“An講義の理解に追従できない， 集中状態では，講義内容

Embedding Lecture Behavior Model”, Lecture Notes inを要約して欲しい，講義の理解内容を確認したい，講Computer Science, vol 13329. Springer, (2022)

Interactive

Robot

LectureSystem(5) 島崎俊介，菅原歩夢，後藤充裕，柏原昭博：“ヒューマノ

義の関連内容を知りたいとした．

イドロボットを用いたインタラクティブロボット講義

学習者のインタラクション動作では，具体的に学習者がロボットに対して行うインタラクション動作を記述している．学習者が非集中状態と感じた時は，ロボシステム”，電子情報通信学会研究会，pp.97-102 (2022)(6) 島崎俊介，菅原歩夢，後藤充裕，柏原昭博：“インタラク
ティブロボット講義における学習状態推定と注意維持

ットに対して，シナリオ制御モデルと同一のポーズと支援”，教育システム情報学会全国大会，pp.155-156,

リピートのインタラクションを想定する．学習者が集(2022)

中状態と感じた時は，ロボットに対して，今まで説明(7) 島崎俊介，柏原昭博：“インタラクティブロボット講義にした講義スライドの内容をまとめるサマライズと，今おける注意・理解リカバリとその評価”，教育システム情まで説明した講義スライドに関して質問を行うクエス

報学会2022年度第4回研究会，pp.70-77, (2022)

チョンの 2 種類を想定する．これらは，技術的に実現(8) 島崎俊介，柏原昭博：“インタラクティブロボット講義にすることが容易でないが，人間講師がある程度，講義おける注意・理解リカバリの有効性評価”，教育システム

スライドの要約や，想定される質問などを事前に用意

情報学会2022年度第6回研究会，pp.149-156, (2023)

することと，生成 AI が回答可能な内容に限定するこ(9) 島崎俊介，柏原昭博：“学習者の姿勢・視線センシングデータを用いた状態推定によるインタラクティブロボッ

とで実現できると考える．

ト講義の評価”，教育システム情報学会全国大会, (2023)

5. おわりに(10) 宮内建弥, ジメネスフェリックス, 吉川大弘, 古橋武,
加納政芳：“認知的徒弟制理論に基づき教示を行うロボ

本稿では，インタラクティブロボット講義研究のケットと中学生における共同学習”，知能と情報(日本知能ーススタディ分析を行い，講義インタラクションモデ
ルデザインを述べた．今後も引き続き，モデルの洗練

情報ファジィ学会誌). 31 巻 5 号 pp. 834-841, (2019)(11) 前出晃佑, 増田寛之, 布施陽太郎, 高木昇, 澤井圭, 本とシステムの改良を行い，ケーススタディを実施して

吉達郎：“ロボット講義において参加者の自発的なコメ

インタラクティブロボット講義の有用性を評価する．

ントを促すためのシステム開発”，第38回ファジィシス
テムシンポジウム. pp. 339-343, (2022)

謝辞(12) 島谷二郎，Palinko Oskar，吉川雄一郎，陣内寛大，小本研究の一部は，JSPS 科研費 23H03505 の助成を受けた．

川浩平，石黒浩：“ロボット質問支援システムによる発言
促進：高校生・大学生を対象とした講義における実証実験”，ヒューマンインタフェース学会論文誌, pp.369-380,(2020)－72－