情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

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自己効力感の向上のためのウェアラブル TA 行動記録システムの開発
照井 佑季1

今村 瑠一郎2

江木 啓訓2,a)

概要：
本研究では，Teaching Assistant（以下，TA とする）の自己効力感の向上のためのウェアラブル TA 行動記録システムを開発した．経験の浅い TA は教育補助者として未熟な状態であり，失敗経験を繰り返すことで学習性無力感に陥る危険性がある．一方で，成功経験の振り返りは TA の自己効力感の向上を促す効果があると考えられる．そこで，TA が成功経験の振り返りを行うためのシステムを開発する．講義中のTA にウェアラブルデバイスを装着し，講義中の行動と学生への対応の自己評価，視野映像を記録する．
TA の講義中の行動を行動データを用いて推定することで，学生への対応を行っていた時間を特定する．学生への対応のうち，自己評価結果の高いものを TA の成功経験とし，その際の視野映像を振り返りに用いることで，TA の自己効力感の向上を促す．実際の講義に開発したウェアラブルデバイスを導入し，システムによる TA の行動の推定精度を調査した．その結果，提案した行動推定の手法では，TA の個人差や周囲の環境の影響で，精度が安定しないことがわかった．今後，TA の行動推定の精度を向上させる手法を検討し，振り返りによる TA の自己効力感の向上を促す実験を行う．

1. はじめに経験」とは，学習者が環境に働きかけることで起こる相互作用，結果のことを指している．「内省的観察」とは，自分大学の講義において，実験や演習の補助業務を行う Teach-の行動や経験を多様な観点から振り返ることである．「抽ing Assistant（以下，TA とする）を導入する大学が増え象的概念化」とは，内省的観察で得た知見を一般化し，ほている．演習講義のような，学生が各自で課題を進める形かの場面に応用可能な状態にすることである．「能動的実式の講義において，TA は教室を巡回し，学生からの質問

験」とは，抽象的概念化によって変換された知識やルールに対応している．学生はそれぞれのペースで課題を進めてが，実際に異なる場面で利用可能なものか実践し確認するいるため，TA は学生からの様々な質問に柔軟に対応することである．能動的実験により得られた新たな結果が，再能力が必要である．しかし，学生は演習課題に行き詰ったび具体的経験として内省的観察を行うきっかけとなり，効場合でも，TA に質問をすることができない場合が考えら率的に経験からの学習することが可能となる．

れる．そのため，TA が学生の学習状態を把握し，自ら積極的に声掛けを行うことも重要である．

TA においては，講義中の行動を「具体的経験」，「能動的実験」として，また，振り返りを「内省的観察」，「抽象一方で，TA は教育補助者としては経験も浅く未熟であ的概念化」を捉えることができる．Kolb の経験学習モデり，学生の間に TA として従事する期間は短い．そのため，

ルに基づき，TA が振り返りを行うことで，TA の熟達を促

TA が限られた期間で，教育補助者として熟達するために進することができると考えられる．

は，実際の講義中の経験から学ぶ必要がある．TA が実際経験の浅い TA は，学生への対応や学生への声掛けにおの経験から熟達していく過程は，Kolb の経験学習モデルいて失敗したと感じることも少なくない．人は自分自身のによって説明することができる [1]．Kolb の経験学習モデ

経験の振り返りを行う際，成功した時の経験に比べて，失ルによると，学習者が実際の経験から学習するためには，敗した時の経験を強く意識する傾向がある [2]．また，人は「具体的経験」，「内省的観察」，「抽象的概念化」，「能動的実過去に繰り返された失敗体験により，無力感を感じるよう験」の 4 つのサイクルを循環させる必要がある．「具体的になり，これは学習性無力感と呼ばれる [3]．経験の浅い

12a)

電気通信大学 情報理工学域
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© 2020 Information Processing Society of Japan

TA が失敗経験の振り返りを行うことで，自己の失敗経験を強く意識し，TA 業務に対して学習性無力感に陥ってし1047

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まう可能性があると考えられる．
経験の浅い TA の熟達を促すためには，TA が学習性無力感に陥ることを避けつつ，自己効力感を向上させること

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モデルでは，多様な観点から自分の経験を振り返ることが必要であるとされている．記憶のみを頼りに，多様な観点からの振り返りを行うことは難しいと考えられる．

が重要であると考えた．自己効力感とは，Bandura の社会

中山らは，再帰属訓練法を用いた英語学習に対する自己的学習理論で提唱された概念である [4]．Bandura は自己効力感の向上を検討している [7]．この研究によって，再帰効力感を，ある結果を得るために必要な一連の行動を組み属訓練法を用いて学習者に成功経験を与える授業が，自己立て，実行する能力に関する，自分自身の判断と定義して効力感の向上に有効である可能性が示されている．中山らいる．自己効力感が高くなることで，人は結果に到達するの研究では，既成の成功経験を振り返るのではなく，新たために必要な行動を実行する可能性が高くなることが予想な成功経験を与える手法を用いている．本研究で対象とすされる．自己効力感の向上には，「成功経験」，「代理経験」，る TA の場合，講義内容や学生からの質問によって経験そ「言語的説得」，「情緒的覚醒」の 4 つの要因が関係していのものの質が大きく異なることが予想される．そのため，る．
「成功経験」とは，自分の行動に起因した成功を得るこ成功経験をあらかじめ用意することが難しいと考えられとで，自己効力感の向上に最も大きな影響を与えるとされる．また，経験学習において，過去の自分の経験を振り返ている．この成功経験は，小さな成功経験であっても，積ることは重要であり必要なプロセスである．本研究では，み重ねることで自己効力感の向上に有効であるとされていTA が過去の自分の成功経験を，記憶に頼らない手法で振る．「代理経験」とは，他人の成功経験を観察することでり返りを行う．

あり，実際に経験することが難しい体験などにおいて有効な手段となると考えられる．「言語的説得」とは，激励や3. 提案手法成功経験に対する称賛を指している．「情緒的覚醒」とは，本研究では，演習中の TA の視野映像と，学生への対応自身の生理的状態の自覚が自己効力感に影響することを指に対する自己評価を用いて，TA の自己効力感を向上させしている．課題に対して不安を感じるとき，その課題に対る TA 振り返りシステムを提案する．

する自己効力感は低下するが，不安を感じず落ち着きを感じるときは自己効力感が向上するとされている．

TA の自己効力感を向上させるためには，講義中の自分の経験から，成功経験について振り返りを行うことが有効

本研究では，自己効力感の向上に最も効果的であるとさであると考えられる．しかし，TA が講義内での業務につれている成功経験を振り返りに用いる．TA が講義中の成いて振り返りを行う機会は少ない．振り返りを行う機会が功経験について効率的に振り返りを行えるよう，ウェアラあっても，TA が自分の記憶のみを頼りに，講義中の自分のブル TA 行動記録システムを開発した．

行動を振り返ることは難しい．そこで，TA の頭部にウェ2. 関連研究

アラブルカメラを装着し，講義中の TA の視野映像を記録する．振り返りの際に講義中の TA の視野映像を用いるこ

過去の自分の経験の振り返りが，個人に及ぼす影響を調とで，講義中に TA が見ていたものを具体的に振り返るこ査した研究がある．藤村は，経験の行為者が自分か他人か，とが可能となる．また，振り返りの際に TA が成功経験にその経験が成功経験か失敗経験かという条件を設定し，個ついて振り返るとは限らない．むしろ，失敗経験を振り返人が振り返りを行う程度と，それらの振り返りが課題に対り，強く意識することで，TA が学習性無力感に陥る可能する自信と行動に及ぼす影響を調査している [5]．その結性が考えられる．そこで，講義中の行動から TA の成功経果，人は振り返りにおいて，自分の失敗経験と他者の成功験を抽出し，TA の振り返りに用いる．

経験をよく振り返ることが確認された．また，自分の成功講義時間全体の視野映像を用いて振り返りを行うこと

経験の振り返りが，課題に対する自信や努力量を向上させは，TA にとって時間的な負担が大きいと考えられる．TAることが確認された．の時間的な負担を軽減するため，TA が学生からの質問に豊田らは，目標達成のために実際に行った行動を振り返対応していた時の視野映像のみを振り返りに用いる．TAりの対象とし，自信や努力量の変化について調査していが学生への対応を行っていた時間を推定するため，ウェア

る [6]．自分の成功経験の振り返りが，低関心課題におけるラブルデバイスを用いて TA の講義中の行動を記録する．

努力量が増加することが確認された．一方，結果を伴わな

また，TA は学生への対応が終わった直後に，その対応のい行動に対する振り返りでは，関心の高低，経験の種類に自己評価を行う．自己評価が高い対応の視野映像を，自身関わらず，自信との関連がないことが確認された．これらの成功経験として振り返りに用いる．TA は振り返りの際の研究では，振り返りを行う際の手掛かりとして，被験者に，対応の自己評価の結果を確認し，なぜそのような評価の記憶を用いている．日常の中の出来事を振り返りの対象を付けたのか，考えながら振り返りを行う．結果と原因をとしているため，記憶が曖昧なものとなり，適切な振り返紐づけて振り返ることで，TA は成功経験時の行動を一般化りを行えていない可能性が考えられる．Kolb の経験学習することができる．その後の講義において，概念化した成© 2020 Information Processing Society of Japan1048

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図 1

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システム構成図 3 行動記録デバイス「巡回」，「対応」の 3
本研究では TA の行動を「静態」，状態に分類した．「静態」とは，TA が自席で座っている状態や，教室の通路で学生の様子を見渡す際に立ち止まって
図 2 システムを導入する教室の環境いる状態を指す．「巡回」とは，TA が教室の通路の間を歩きながら学生の様子を見て回っている状態を指す．「対応」

功経験を基に行動し，再び振り返りを行うことで，成功経とは，学生から質問を受けた場合や，TA 自ら学生に声を験を得るための考えを深化させることができる．また，成かけ，学生に指導している状態を指す．この時，TA は学功経験を強く意識した振り返りを行うことにより，TA の生用 PC のディスプレイを見ながら対応する場合が多い．

自己効力感を向上させることが可能になると考えられる．

TA が装着するウェアラブルデバイスには，3 軸加速度セ4. システム設計
本研究ではウェアラブルデバイスを用いて講義中の TAンサ，距離センサ，指向性マイクを用いた．3 軸加速度センサを TA の腰部，距離センサを TA の胸部，指向性マイクを TA の頭部に装着した．3 軸加速度センサと距離センの行動と，各学生への対応の TA による自己評価を記録す

サは Arduino を経由して，指向性マイクは直接 Raspberry

る．システムにより推定された TA の行動履歴から，TAPi に接続し，TA は各センサが接続された Raspberry Pi をが対応を行った場面の TA の視野映像を抽出する．システ

携帯する．3 軸加速度センサは，TA の歩行の有無を検出

ムの構成を図 1 に示す．

する．TA が静態または対応状態の時，3 軸加速度センサから得られる値の変化は小さくなり，巡回状態の時は値の4.1 システムの導入環境
本研究で実験を行う教室の様子を図 2 に示す．講義を受変化が大きくなると考えられる．そのため静態および対応の状態と，巡回の状態を分別できると考えられる．

講する学生には，1 人につき 1 台デスクトップ型 PC が用

距離センサは，TA の正面 1m 以内に存在する物体の有意されており，学生はその PC を用いて演習に取り組む．

無を検出する．TA が対応状態の時，学生や学生の PC がTA は机の間の通路を巡回し，学生から質問があると学生TA の正面に存在するので，TA の対応状態にあることを分の座席まで行き，その場で対応する．

別できると考えられる．

4.2 TA の行動推定システム

対応状態の時，指導のため学生と会話をするので，TA の指向性マイクは，TA の発話の有無を検出する．TA が講義中に TA が装着するウェアラブルデバイスを用いて，対応状態にあることを分別できると考えられる．これらの講義中の TA の行動を推定する．TA がデバイスを身に着センサから得られるデータを複合し，TA の「静態」，「巡けた際の全体像を図 3 に示す．

回」，「対応」を推定する．

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図 5

講義中の TA の行動データ (一部)

3 軸加速度 (上段)，音量（中段），距離 (下段)

図 4 対応の自己評価を入力する画面

えた際，腰部に装着したデバイスを用いて，対応の自己評価を記録した．TA が学生への対応を終えた際，その対応

4.3 対応の自己評価記録システム
TA が学生への対応が終了した際に行う自己評価は，TAが携帯するタッチパネルディスプレイ付き Raspberry Pi
を用いて記録した．この Raspberry Pi は，TA の行動推定のために携帯しているものである．また，TA の対応の様の自己評価の記録を忘れていた場合は，実験監督者から TAが身に着けているデバイスに通知を送り，自己評価の記録を促した．

6. 結果と考察子を TA が頭部に装着するウェアラブルカメラにより記録

実際の講義に本システムを導入し，講義中の TA の行動する．ウェアラブルカメラには SONY 製のアクションカデータを記録した．講義中に記録した TA の行動データをムを用いた．TA の視野映像を記録し，講義後の振り返り

図 5 に示す．図 5 上段を見ると，TA の歩行動作と加速度に用いる．TA が自己評価を入力する画面を図 4 に示す．

成分の変化が対応していることがわかる．また，図 5 下段

TA は学生への対応を終了すると，Raspberry Pi のディスを見ると，TA の発話行動と指向性マイクの音量が対応しプレイに表示された図 4 の画面から自己評価を記録する．ていることがわかる．しかし，図 5 下段の距離センサの値TA が記録する対応の自己評価は，「知識」，「コミュニは，TA の行動に対応した変化を確認することができない．

ケーション」，「時間管理」の 3 指標について 5 件法で尋ねそのため，TA の行動の分類を行う際，距離センサの値はた．
「知識」は，学生からの質問に答えるために十分な知識除外して分類を行った．

を有していたかを尋ねた．
「コミュニケーション」は，学生

TA の講義中の歩行は不安定であるため，鉛直方向の加とのコミュニケーションが円滑に行われ，質問の意図や学速度成分のほうが，水平方向の加速度成分に比べて安定し生の理解度を把握することが出来たかを尋ねた．「時間管た波形が得られた．そのため，分析の簡単化を行う目的で，理」は，学生の理解度や質問の内容に対して，適切な時間分析には鉛直成分の加速度データと，指向性マイクへの入配分で対応を終了することが出来たかを尋ねた．

力音量データを用いた．

講義中の対応それぞれについて自己評価を記録し，3 指得られた鉛直方向の加速度成分に対して平滑化を行うた標の結果が高かった対応を特定する．TA は，自己評価のめ，区間数を 50 として移動平均を計算し，標準偏差を求高い対応を成功経験として，その際の視野映像を用いた振めた．これによって得られた加速度データの標準偏差の値り返りを行う．の範囲が 0 から 1 になるよう正規化した．マイクの音量

5. 実験
本研究では理工系大学の学部 1 年生を対象とした，基礎プログラミング演習の TA を対象とした．同一の講義内容

データは，TA のマイクへの接触などによる外れ値の処理を行った後，値の範囲が 0 から 1 になるよう正規化した．
以上の処理を行った加速度データと音量データの一部を図6 に示す．

を扱う 5 クラス 10 名の TA にシステムを導入した．ウェ

講義全体の TA の行動データに対して，システム設計でアラブルデバイスを用いて取得した行動データと，学生へ定義した TA の行動分類に則り，行動の分類を行った．シの対応の自己評価を記録した．実験監督者が講義に立ち会ステムを導入し取得した行動データのうち，欠損したデーい，講義中の TA の行動を監視し，取得した行動データにタを除いた全 10 データを行動の推定に用いた．講義中に対して行動のラベル付けを行った．ラベルをリアルタイム実験監督者が記録した TA の行動のラベル (以下，正解ラで記録することで，取得したデータと，その際の TA の行ベル) と，推定結果のラベル (以下，推定ラベルとする) と動を比較することが可能である．TA は学生への対応を終の一致率を求めた．正解ラベルと推定ラベルの一致率を表© 2020 Information Processing Society of Japan1050

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図 6 加工後の TA 行動データ (一部)
加速度の標準偏差 (上段)，音量 (下段)

TA
TA1
TA2
TA3
TA4TA5TA6平均

表 1一致率TA 行動推定結果
一致率一致率

一致率

(全体)

(静態)

(巡回)

(対応)

0.745

0.883

0.1060.820

0.689

0.876

0.034

0.707

0.777

0.913

0.153

0.868

0.804

0.918

0.102

0.886

0.658

0.916

0.031

0.437

0.527

0.991

0.052

0.193

0.312

0.860

0.040

0.385

N/A

N/A

N/A

N/A

0.487

0.382

0.035

0.895

N/A

N/A

N/A

N/A

みを行動の推定に用いた．距離センサの値が，TA の行動

0.409

0.874

0.199

0.140の推定に有効に働かなかった原因は以下のようなものが考

0.519

0.960

0.539

0.000

えられる．

0.572

0.818

0.128

0.548

図 8

TA6 の行動データ (全体)加速度の標準偏差（1 段目），音量 (2 段目)
正解ラベル (3 段目)，推定ラベル (4 段目)距離センサの値を用いて，講義中の TA の行動を推定することは困難であると判断し，加速度データと音量データの一つ目は，講義中の TA が教科書などの教材を手に持ち行動する場合があることが挙げられる．TA の胸部に装着した距離センサが，TA が手に持った教材との距離を出力してしまい，学生への対応中のみ得られると想定していた

TA の前方 1m 以内に物体が存在するという条件を満たす状況があったと考えられる．
二つ目に，距離センサそのものの特性に原因があると考えられる．今回使用した距離センサは正面 15cm から 150cmまでの測距を想定している．この距離の間での得られる出力値は，距離センサとの距離が近いほど増加する．しかし，距離センサと正面の物体の距離が 15cm 未満になった場合，出力値が急激に低下するという特性がある．TA の胸部に取り付けた距離センサが，TA の身体の一部，机などの物
図 7

TA2 の行動データ (全体)加速度の標準偏差（1 段目），音量 (2 段目)
正解ラベル (3 段目)，推定ラベル (4 段目)

体と 15cm 以内まで接近する可能性がある．そのため距離センサの出力値から，TA と TA の正面にある物体との距離を一意に求めることは難しかった．
以上が，距離センサの出力値が TA の行動の推定に有効

1 に示す．実験は 2 週間に渡って行った．表 1 は各 TA のではない理由として挙げられる．

講義回ごとの行動ラベルの推定精度を示す．TA4，5 につ

次に，表 1 の結果を見ると，TA6 の 2 回目の実験での学いては，1 回分の講義を欠勤したため，行動データは得ら生への対応の推定の一致率が 0.000%となっている．TA6れなかった．また，表 1 における TA2 の講義全体での行の 2 回目の実験時の行動データを図 8 に示す．

動データと行動ラベルの推定結果を図 7 に示す．

図 8 の正解ラベルを観察すると，TA6 は講義中に学生へ

図 7 の正解ラベル，及び推定ラベルの値は，「0，0.5，1」の対応を 6 回行っていることがわかる．しかし，推定ラベの 3 つの値を取り，それぞれ TA の行動の「静態」，「巡回」，ルを観察すると，学生への対応は 1 回しか推定されておら「対応」に対応している．

ず，またその時間は正解ラベルが示す学生への対応を行っ

今回の実験で記録した距離センサの値は，講義中の TAていた時間とは異なる．このような結果が得られた原因はの行動に対して規則的な変化を示さなかった．そのため，音量データにあると考えられる．図 7 の TA2 の音量デー© 2020 Information Processing Society of Japan1051

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タと比べると，TA6 の音量データは極端に小さくなっていることがわかる．マイクへの入力音量が低くなっている原因として，TA の声量が小さかったことと，マイクの取り付け位置が適切でなかった可能性が考えられる．講義中は先生がスピーカーを通じて教室全体に向けて話す場合も多く，周囲の雑音を拾ってしまう可能性が高くなってしまう．
そのため，マイクの指向性を変えることや，感度を高くする方法は用いることができない．本システムでは，固定の閾値を設定し，TA の発話を検出する手法を用いた．しかし，周囲の雑音を入力として受け取らず，さらに声量の小さい TA に対しても同様の精度で推定を行うためには，異なる手法を検討する必要がある．

7. おわりに本研究では，TA の自己効力感の向上を促すための，TA行動記録システムを開発した．提案手法により，講義中のTA の行動を「静態」，「巡回」，「対応」の 3 状態に分類し，システムを用いて記録した行動データから TA の行動の推定を行った．今後，TA の個人差の影響を受けない行動推定手法を検討する．また，記録した講義中の TA の視野映像と，学生への対応の自己評価結果を用いた振り返りを行い，成功経験を用いた振り返りが，TA の自己効力感の向上に有効であるか調査する．

謝辞
本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 JP18K02911，

JP18K18657，JP19H01710 の 助 成 を 受 け た も の である．
参考文献
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