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

学習支援ロボットのロールによるセルフレビューへの影響
佐田 竣祐*1, 柏原 昭博*1
*1 電気通信大学

Effects of Robot Roles on Presentation Self-Review
Shunsuke SADA*1, Akihiro KASHIHARA*1*1 University of Electro Communication
人間同士のコミュニケーションでは，相手の役割や立場によって，コミュニケーションに認知的なバ
イアスが加わり，思考や情動，接し方が変化する現象がある．ソーシャルロボットが他のメディアと比較して擬人化傾向を持つことに着目すると，学習支援ロボット相手でも，そのロールによって人間のコ
ミュニケーションにバイアスが加わり，思考や情動・接し方が変化すると考えられる．この現象は学習者の学びに影響を与える可能性があるが，学習支援ロボットのロールに着目し，その影響を検証する研究は十分に行われていない．本研究では，「学習者のプレゼンテーションをロボットが再現し，それを学
習者自身がレビューする」文脈で，学習支援ロボットのロールによる学習者への影響を検証した．その結果，「学習者のピア」のロールを担うロボットでのセルフレビューが，学習者の心理的抵抗感を軽減し，自分自身のプレゼンテーションの改善すべき点への気づきを促す可能性が示唆された．
キーワード: 学習支援ロボット，バイアス，プレゼンテーション，セルフレビュー支援

1. はじめに特性を考慮すると，学習支援ロボットのロールが変わ

近年，学習者とのコミュニケーションを伴う学習パートナーとして，ロボットを活用する学習支援の研究が進められている．筆者らも，人間の教師の代わりに講義を行うロボット[1]，学習者と英文読み合いを行う
ロボット[2]，学習者のプレゼンテーションを再現することでセルフレビューを支援するロボットシステム[3]を開発してきた．これらの研究からは，ロボットを学習パートナーとして用いることで，学習者のエンゲージメント・客観視の促進，心理的抵抗感の軽減につながることが示唆されている．
人間同士のコミュニケーションでは，コミュニケー
ション相手の役割・立場によって認知的バイアスが加わり，思考や情動・接し方が変化する現象がある[4][5]．
本研究では，このコミュニケーション相手の「役割・立場」をロールと呼ぶ．ソーシャルロボットの関連研
究では，ロボットは他のメディアと比較して身体性を有し，擬人化傾向を持つという特性があり，あたかも人間のように扱われることが示唆されている[6]．このれば，学習者のコミュニケーションにかかるバイアスも変化し，学習者の学びに影響を与えると考えられる．
しかし，学習支援ロボットのロールによる影響については，これまで十分に研究されていない．そこで，本研究では学習者の学びにおけるエンゲージメント，心理的抵抗感，客観視に着目し，これらに対して学習支
援ロボットのロールが与える影響を検証することを目的としている．
筆者らが開発している講義ロボット[1]では「教師」のロール，英文読み合いロボット[2]では「学習者のピア」のロール，プレゼンテーションセルフレビュー支援ロボット[3]には「学習者自身」のロールを与え，それぞれ学びの支援を実施している．本稿では，このう
ち，プレゼンテーションセルフレビュー支援について，ロボットのロールを変化させた場合の学習者のセルフレビューへの影響を検証した実験について論じる．こ
こでは，「ロボットが学習者のプレゼンテーションを再現し，学習者自身がそれをレビューする」という文脈
で実験を行った．2 台のプレゼンテーションセルフレ－57－

ビュー支援ロボットを準備し，それぞれ「学習者自身」

手でも，そのロールによって人間のコミュニケーショと「ピア」という異なるロールを設定し，各ロールをンにバイアスが加わり，思考や情動・接し方が変化す

担うロボットのプレゼンテーション再現に対する学習るであろうと考えている．文献[7]でも，ロボットに「男者のレビューを比較することで，ロボットロールの影

性」「女性」という性別を与え，それぞれのロボットに響を検証した．

被験者から説明させ，その内容を比較する実験を行っその結果，ピアのロールでのセルフレビューが，学ている．ロボットの性別は，声や見た目を変えて表現

習者の心理的抵抗感を軽減し，自分自身のプレゼンテしている．実験の結果，ロボットに与える性別によっーションの改善すべき点への気づきを促す可能性が示て説明の詳しさが変化することが示唆された．この結唆された．

果から，目的に応じた性別を与えてロボットを設計する重要性が示唆されている[7]．また，コミュニケーシ

2. コミュニケーションにおける認知的バイ
アスョン相手であるロボットに「ニューヨーク」，「香港」という出身地の設定を与え，それぞれのロボットが有する知識に対して，被験者がどのような認識を持つか

2.1 コミュニケーション相手のロールが与える影響
人間同士のコミュニケーションでは，相手の役割やを比較する実験が行われている[8]．ロボットの「出身立場によって，コミュニケーションに認知的なバイア

地」は，ロボットが作られた場所と話す言語で表現しスが加わり，思考や情動，接し方が変化する現象があている．実験の結果，ロボットの「出身地」によって，る．関連研究[4]では，電子メールによるコミュニケー

ロボットが持つ知識に対する認識が変化することが示

ションにおいて，相手の立場が及ぼす影響を調査して唆された．これは，ロボットの出身地が，ロボットのいる．この研究では，相手の立場を「目上」，「匿名」，

知識を推定する際に認知バイアスを加えることを示唆「同僚」，「友人」の 4 つとし，どの相手に返信メール

している．

を送るかによってメール内容や書き方，書くときの感情に影響を与えることが示唆された．また，関連研究[5]では，チューターがある題材について「学生」に教える場合と，「自分自身」に教える場合に生じる違いを検証している．その結果，相手が「学生」の場合と「自分自身」の場合で説明の仕方が異なり，「自分自身」に説明する方が知識構築につながる発言が多くなることが示唆された．本研究では，こうした「同僚」や「学生」のような相手の立場・役割を「ロール」と呼んでいる．
以上のようなコミュニケーション相手のロールが認知に与える影響は，人間同士だけではなく，ロボット
相手でも生じるだろうか？筆者らは，ソーシャルロボ
ットが擬人化傾向を持つこと[6]に着目し，ロボット相

2.2 学習支援への応用
人間同士のコミュニケーションにて，相手のロールによって生じる認知的バイアスは，コミュニケーションを伴った学習においても生じると考えられる．文献[9]では，教員の性別が女子学生の履修行動や専攻選択に与える影響を検証した．初めて履修する科目に注目し，データセットを用いた分析を行ったところ，同性（女性）の教員による科目が，学生の学問への興味にプラスの影響を与えることが示唆された．
以上の研究から見られるのは，教員の性別によるバ
イアスの違いであるが，「教師」と「学生」のようなロールでも，バイアスに違いが生じると考えられる．図1 に示すように，同じ内容（「A は B である」）を学習

図 1 「教師」と「学生」のロールによる影響－58－

者に教授していても，学習者にかかるバイアスは，相し，「学習支援ロボットのロールが学習者に与える影響」

手が教師か学生かによって変化すると考えられる．こについては，これまで十分に研究されておらず，ローの際，支援の文脈に応じて，適切な学習相手のロール

ルによるバイアスの変化が学習支援ロボット相手でもは変わる．例えば，図 1 左側のように「情報の受容」

起こるのかは，十分に検証されていないのが現状であを促す文脈では，学生が教えると学習者は教授内容のる．

適切さを疑いながら聞いてしまう．一方，教師が教え

そこで，本研究では，「学習支援ロボットに与えられると，学習者は教授内容を適切なものとして受容しよたロールが，学習者の学びに与える影響」について検うとすると考えられる．つまり，数学の公式や定義の証することを目的とする．本実験では，「ロボットが学ように，受け入れて欲しい事柄について教授する場合

習者のプレゼンテーションを再現し，学習者自身がそは，教師のロールのほうが望ましい．一方，図 1 右側

れをレビューする」という文脈にて，検証を行った．

のように「情報の批評」を促す文脈では，教師が教え

この学習文脈については，次章にて説明を行う．

ると学習者は教授内容に疑問も持たず受け入れてしまいがちになるが，学生が教えると教授内容が適切かど
うか批評的な態度で聞こうとする傾向になると考えら

3. プレゼンテーションセルフレビュー支援
3.1 プレゼンテーション

れる．つまり，学習者に教授内容について疑問を抱き研究者にとってプレゼンテーションは，自分の研究質問してほしい場合は，学生ロールでの教授が望まし成果を発表するための重要な研究活動である．プレゼ

いといえる．

ンテーションは一般的に，発表資料，オーラル，非言

以上のような学習にかかる認知バイアスは，コミュ

語動作（ジェスチャー・パラ言語）から構成されていニケーション相手が学習支援ロボットの場合でも生じる．上記 3 つの構成要素のうち，非言語動作はプレゼると考えられる．例えば，関連研究[10]では指導ロボ

ンテーションの内容を効果的に聴衆へ伝えるための重ットの性別が課題を解くプロセスに及ぼす影響につい要な要素であり，動作の意図を持って適切に行うことて検証を行った．実験の結果，指導ロボットに与えるが求められる[11]．例えば，聴衆の注意を喚起する「パ性別を変化させた場合，学習プロセスに対する被験者

ラ言語」や「強調するジェスチャー」などの非言語動のエンゲージメントも変化することが示唆された．こ作や，聴衆の注意を誘導する「スライドへの顔向け」のように，ロボットのロールによって学習者にかかるや「スライドへの指差し」などの非言語動作を適切にバイアスが変化するのであれば，ロボットのロールを実施することが必要である．関連研究[3]では，プレゼ

制御することで，より望ましい「思考や情動・接し方」

ンテーション動作の意図と非言語動作の関係をまとめを学習者から引き出すことができるようになる．しかたプレゼンテーション動作モデル（図 2）をデザイン

図 2 プレゼンテーション動作モデル－59－

した．このモデルは 3 層から構成されており，動作意
図を満たすためにどのような非言語動作が必要である
かを示している．本研究では，被験者に動作意図を持って非言語動作を実施してもらうため，このモデルをもとに検証実験を行った．
3.2 プレゼンテーションセルフレビュー

図 3 セルフレビューでの検証実験

プレゼンテーションを改善するためには，発表資料，

現している」と認識していることを前提としている．

オーラル，非言語動作の振り返り・見直しが必要であ

つまり，ロボットに「学習者自身」というロールを割る．その方法として，自分のプレゼンテーションを研り当てていた．本研究では，この「学習者自身」とい究熟練者である他者に評価してもらうピアレビューと，うロールを変化させた場合，学習者のセルフレビュー

自分のプレゼンテーションを動画撮影し，そのレビュにどのような影響が与えられるかを検証する．具体的ーを行うセルフレビュー[12]の二つが挙げられる．特には，図 3 のように，ロボットが「学習者自身」およに，セルフレビューは，他者の都合による制約を受け

び「ピア」のロールで，学習者のプレゼンテーションずに実施することができるが，動画内で自分の姿を見を再現し，学習者にレビューを行わせることで，プレることや自分の声を聞くことによる心理的抵抗感があ

ゼンテーションの客観視が促進されるかどうか，セルり，また客観的にレビューを行うことは困難であると

フレビューへの心理的抵抗感が減少するかどうか，エいう問題点がある．また，何をレビューすべきかに関

ンゲージメントが高まるかどうかを確かめる．

する知識が必要となるため，研究初学者にとって，適
切にレビューを行うことは難しいという問題点もある．

4. ケーススタディ

3.3 モデルベースのセルフレビュー支援

4.1 実験計画

以上のような問題点に対して，筆者らはプレゼンテ

本実験では，2 台の「プレゼンテーションを再現すーションのセルフレビューを，ロボットを用いて支援るロボット」に 2 種類のロール（「学習者自身」と「学することを試みてきた．動画視聴にてセルフレビュー

習者のピア」）をそれぞれ設定し，各ロールにおける学を行う際に，自分の姿や音声に対して心理的抵抗感を習者のレビューを比較した．なお本実験は，関連研究

感じ，適切なレビューを行うことができないという問[3]にて開発されたプレゼンテーションを再現するロ

題点に対し，学習者のプレゼンテーションを再現する

ボットシステムを用いて実施した．

ロボットシステムを用いることを提案した[3]．その結

本実験では，統制条件と実験条件を設定し，被験者

果，学習者のセルフレビューに対する心理的抵抗感を内計画として実施した．統制条件は「学習者自身」の軽減し，エンゲージメントを高め，改善点への気づき

ロールでのセルフレビュー，実験条件は「学習者のピが促されることを確かめた．また，研究初学者が適切ア」のロールでのセルフレビューである．被験者は，かつ十分にセルフレビューを行えないという問題点に各条件においてロボットが再現した（同じ）プレゼン

対し，学習者のプレゼンテーションを診断し，２体のテーションに対してセルフレビューを行った．ただし，ロボットによるフィードバックを行う手法を提案した

統制条件では，ロボットのプレゼンが被験者自身のも[13]．その結果，改善点への気づきが促され，セルフレのであることを伝え，実験条件ではピアのものである

ビューの改善につながる可能性を検証した．

ことを伝えた．
被験者は，理工系の大学生・大学院生 14 名であった．被験者内実験では，セルフレビューの順番が結果

3.4 ロボットロールの影響
筆者らは，これまでセルフレビュー支援において，学習者が「ロボットが自分のプレゼンテーションを再に影響を与える可能性があるため，以下に示すとおり
2 群に分けた．

－60－

⚫

⚫

A 群…1 回目のレビューは統制条件，2 回目のレ⚫

仮説 1…プレゼンテーションセルフレビュー支援

ビューは実験条件で実施する．

ロボットのロールをピアにすることで，セルフレ

B 群…1 回目のレビューは実験条件，2 回目のレビューへのエンゲージメントが高まる．
⚫

ビューは統制条件で実施する．
この実験では，恋声[14]にて同じ被験者の声からピロボットのロールをピアにすることで，セルフレッチの異なる 2 種類の声を作成した．群に関係なく 1
回目のセルフレビューでは高めの声を，2 回目のセル

仮説 2…プレゼンテーションセルフレビュー支援

ビューに対する心理的抵抗感が軽減される．
⚫

仮説 3…プレゼンテーションセルフレビュー支援

フレビューでは低めの声を使用した．さらに，この実ロボットのロールをピアにすることで，客観視が験では 2 色の Sota[15]を使用した．こちらも群に関係促進される．

なく 1 回目のセルフレビューでは青色の Sota を，2 回
4.3 評価方法

目のセルフレビューでは橙色の Sota を使用した．

本実験は 1 要因 2 水準の被験者内計画であるため，また，被験者がプレゼンテーションで用いるスライ

順序効果を考慮し 2 群に分けている．評価では，2 群

ドとオーラルの原稿は，予め実験者が用意した．

での結果を条件ごとにまとめることで，両群間の差で4.2 実験手順はなく，両条件間の差について分析を行った．ピアのまず被験者は，図 2 に示したプレゼンテーション動

ロールでのセルフレビューが，学習者のエンゲージメ

作モデルについて説明を受けた．次に被験者は，オーント，心理的抵抗感，客観視に変化をもたらすかどう

ラルの原稿のみを用いて，10 分間プレゼンテーション

かを，両条件における 2 つのアンケート結果を比較すの練習を行った．その後，事前に用意されたプレゼン

ることで検証した．事後アンケートに対しては，各質

テーション用スライドに対して，図 4 のように動作意

問の結果について対応のある t 検定を行い，各質問の図を付与した．次に，意図を満たす非言語動作を行え

平均値に有意差があるかを検討した．さらに，るように，動作意図を付与したスライドと原稿を用い

Cohens'd を尺度として，平均値の差に対する効果量をて 10 分間プレゼンテーションの練習を行った．その検討した．また，被験者が書き出した非言語動作への後，非言語動作を意識しながらプレゼンテーションを行い，Kinect[16]を用いてモーションデータと音声を記録した．実験条件にて，被験者が「これは自分のプレゼンテーションを再現したものだ」と気づく可能性を考慮し，記録後に被験者は筆者らが準備した別の 10分間のプレゼンテーション動画を視聴し，10 分間の休憩をとった．休憩後，群ごとに統制条件と実験条件でのプレゼンテーションのレビューを行った（図 5）．この際，被験者は Sota によるプレゼンテーションを見図 4 スライドへの動作意図付与の例

ながら，自分の非言語動作への改善点を書き出した．
各レビューの制限時間は 15 分とした．各レビュー終了後，被験者は 5 段階のリッカート尺度を採用した事
後アンケートに回答した．統制条件と実験条件で計 2回のレビューを行った後，被験者は全体アンケートに回答した．これは，どちらのロールがより質問に当てはまるかを問うアンケートであった．
以上の実験計画に基づき，本実験では次の 3 つの仮図 5 学習者のレビューの様子説を設定した．
－61－

改善点に対しては，2 つの条件間で改善点の平均数にケートの Q9 と Q10 の平均値には，両条件で大きな差差が見られるかを，客観的データとして分析し，仮説があり，対応のある t 検定を行ったところ，両条件の3 の検証に利用した．

平均値に 1%水準で有意差が見られた（Q9: t(13)=3.47,
p=0.004; Q10: t(13)=3.31, p=0.006）．効果量を求めた

4.4 実験結果と こ ろ ， 大 き な 値 が 得 ら れ た （ Q9: d=1.180; Q10:

まず，仮説 1 の検証を行った．図 6 は，仮説 1(エンd=1.029）．これらの結果は，ピアのロールでのセルフ

ゲージメント)に関するアンケート結果である．事後ア

レビューが，セルフレビューにおける学習者の心理的ンケートの Q1 では，どちらの条件でも高い平均値を

抵抗感を軽減することを示唆しており，仮説 2 を支持示していたが，有意差は見られなかった．全体アンケ

している．

ートの Q1 でも，実験条件を選択した被験者が多かったが，両条件間に有意差は見られなかった．

最後に，仮説 3 の検証を行った． 図 8 と図 9 は，
仮説 3（客観視）に関するアンケート結果である．図次に，仮説 2 の検証を行った． 図 7 は，仮説 2(心10 は，各条件における改善点の数の平均値である．事理的抵抗感)に関するアンケート結果である．事後アン

後アンケートでは，ほぼ全ての質問で，統制条件の平図 6 エンゲージメント（仮説 1）に関するアンケート結果

図 7 心理的抵抗感（仮説 2）に関するアンケート結果

図 8 客観視（仮説 3）に関する事後アンケートの結果

図 9 客観視（仮説 3）に関する全体アンケートの結果－62－

く，改善点に気づきやすい状態であったと考えられる．
このような順序効果は，図 11 に示す A 群の改善点の数において，実験条件（2 回目のレビュー）の平均値
が統制条件（1 回目のレビュー）の平均値よりも高くなっていることからも確認できる．この順序効果を考慮すると，B 群の改善点の数も 2 回目のレビューの方が，平均値が高いはずである．しかし，図 12 に示す B
図 10 改善点の数の平均群の改善点の数においては，実験条件（1 回目のレビ均値が実験条件の平均値よりも大きくなっている．こュー）の平均値の方が統制条件（2 回目のレビュー）の結果は，統制条件の方が非言語動作の改善点を見つの平均値よりも高くなっている．これは，ピアのロー

けやすいということを示しているが，有意差は見られ

ルでのセルフレビューが，順序効果を打ち消すほど，なかった．一方，全体アンケートの Q6 では大きな差

改善点の気付きに貢献したためと考えられる．これらが見られ，14 人中 12 人の被験者が実験条件を選択しの結果は，ピアのロールでのセルフレビューが学習者

た．この結果について，正確二項検定（両側検定）をの客観視を促進し，学習者の改善点への気づきを促し実施した．その結果，5％水準で有意差が認められたたことを示唆していると考えられる．

（p=0.021）．次に，図 10 に示す改善点数の分析を行った．両条件の平均値には差が見られ，実験条件の方

5. 結論

が統制条件よりも大きな値となっていた．両条件の改ロボットを用いた学習支援研究として，筆者らは「講善点の数について対応のある t 検定を行ったが有意差

義ロボット」，「英文読み合いロボット」，「プレゼンテは見られなかった（t(13)=0.965，p=0.352）．また，効ーションセルフレビュー支援ロボット」を開発してき果量も小さな値を示した（d=0.26）．よって，これらのた．これらの研究にてロボットは，学習者の教師，学結果から仮説 3 が成り立つことは確認できなかった．

習者のピア，学習者自身といったロールがあらかじめ与えられてデザインされており，これらのロールが学

4.5 考察事後アンケートと全体アンケートの結果から，ピアのロールでセルフレビューを行うことで，学習者の心

習者の学びに影響を与えている可能性がある．しかし，学習支援ロボットのロールによる学習者への影響につ理的抵抗感が軽減されることが示唆された．
エンゲージメントに関しては，アンケートの結果に有意差は見られなかったが，事後アンケートではどちらの条件でも高い平均値が見られた．統制条件でのセルフレビューが高いエンゲージメントを引き出すことは関連研究[3]でも示されている．そのため，本実験の結果からは，プレゼンテーションセルフレビュー支援

図 11 A 群における改善点の数の平均

ロボットのロールを変化させても，高いエンゲージメ
ントが維持されることが示唆された．
最後に，仮説 3 の結果について考察する．今回の実験では，被験者は連続して 2 つのレビューを行った．
2 つのプレゼンテーションは，ロボットのロール，声の高さ，色は異なるものの，同じ被検者のプレゼンテーションを再現したものであった．そのため被験者にとっては，1 回目よりも 2 回目の方がレビューしやす－63－

図 12 B 群における改善点の数の平均

(5) Rod D. Roscoe & Michelene T. H. Chi (2008)：Tutor

いては，十分に検証されていない．

learning: the role of explaining and responding to

本研究では，学習支援ロボットのロールを変えたとquestions, Instructional Science volume 36, p.321–

きの学習者の学びへの影響について検証を行った．
「ロ
ボットが学習者のプレゼンテーションを再現し，学習350 (2008)(6) S．Kiesler，A．Powers，S．R．Fussell，and C．Torrey:

者自身がそれをレビューする」という文脈で，2 種類

Anthropomorphic Interactions with a Robot andのロール（「学習者自身」と「学習者のピア」）を用意

Robot-like Agent，Social Cognition，Vol．26， pp．

し，検証実験を行った．ロボットが再現した同じ学習

169-181 (2008)

者のプレゼンテーションを「学習者自身」としてセル(7) A. Powers, A.D.I. Kramer, S. Lim, J. Kuo, Sau-lai Lee,

フレビューした場合と「学習者のピア」としてセルフ

S. Kiesler:Eliciting information from people with a

レビューした場合を比較し，学習者のレビュー内容へ

gendered humanoid robot, ROMAN 2005. IEEE
Internationalの影響を検証した．評価項目として，エンゲージメン
ト，心理的抵抗感，客観視の変化に着目した．実験のWorkshop on

Robot and Human

Interactive Communication, 2005
(8) Lee. SL, Lau. IYM, Kiesler. S, Chiu. CY: Human

結果，ピアのロールでのセルフレビューは，学習者のmentalmodelsofhumanoid

robotsIEEE

心理的抵抗感を軽減し，改善点への気づきを促進する

International Conference on Robotics and Automation

可能性が示唆された．

Proceedings, 18-22 April 2005, p. 2767-2772

今後，本研究で得られた結果を踏まえて学習者が自(9) ERIC P. BETTINGER AND BRIDGET TERRY LONG:

分のプレゼンテーションをピアのものとしてセルフレ

Do Faculty Serve as Role Models? The Impact ofInstructor Gender on Female Students, AMERICAN

ビューできるシステムを開発し，その評価を行いたい．

ECONOMIC REVIEW, VOL. 95, NO. 2, MAY 2005, pp.

また，筆者らが開発してきた「講義ロボット」や「英文読み合いロボット」など，ロボットを用いた他の学

152-157(10) Reich-Stiebert, N. Eyssel, F: (Ir)relevance of Gender?:

習支援においても，ロールの影響を確認することが必On the Influence of Gender Stereotypes on Learning

要である．

with a Robot, ACM/IEEE International Conference on
Human-Robot Interaction, Vienna, Austria, pp. 166–
176. ACM (2017).

謝辞(11) Tatsuya Ishino, Mitsuhiro Goto, Akihiro Kashihara.

本研究の一部は，JSPS 科研費 23H03505 の助成を

“A Robot for Reconstruction Presentation Behavior in
Lecture” 6th International Conference on Human-

受けた．

Agent

Interaction(HAI),Southampton,

UK(2018.12.16): pp.67-75.

参 考 文 献(12) 小林ひろみ，小林めぐみ：“アカデミック・プレゼンテー(1) Ishino, T., Goto, M., Kashihara, A.: “Robot Lecture forEnhancing Presentation in Lecture”, Research andPractice in Technology Enhanced Learning,17.1, pp.1-

ション”，株式会社朝倉書店，東京 (2003)(13) 瀬谷遼太郎, 柏原昭博, “研究プレゼンテーションの診断に基づくロボットセルフレビュー支援”, 電子情報通26. (2022)(2) 足立祥啓，柏原昭博:

信 学 会 教 育 工 学 研 究 会 (ET), 信 学 技 報 , vol.119,

効果的な英文読み合いを行う学

習パートナーロボットのデザインと評価，教育システム
情報学会第 4 回研究会,Vol.33,No.4,pp.85-92,2018.

No.236, ET2019-43, pp.63-68, 2019.
(14) 恋声萌．恋声，
http://koigoemoe.g2.xrea.com/koigoe/koigoe.html(3) 柏原昭博，稲澤佳祐：“プレゼンテーションロボットによるセルフレビュー支援”，第 82 回先進的学習科学と工学研究会(SG-ALST)，pp91-96(2018).
(4) 加藤 由樹, 赤堀 侃司：電子メールを使ったコミュニケ(2023.6.7 確認).
(15) VStone.: Sota, https://sota.vstone.co.jp/home/(2023.6.6 確認).
(16) Microsoft Corporation. 2018. Kinect for Xbox One |ーションにおける感情面に及ぼす相手の立場の影響，日本教育工学会論文誌，2006 年 29 巻 4 号 p. 543-557－64－

Xbox. https://www.xbox.com/ (2023.6.7 確認)