情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 20193P-80
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非言語情報に着目したチュータリングの質評価とチューター熟練度の関連性
辻本 海成1,a)

角 康之1,b)

概要：チュータリングは主観的なリフレクションや評価を行うことが多いが，非言語情報からもチュータリングの評価ができると考える．主観的に評価されたチュータリングのスコアを非言語情報の観点から説明することを目指すアプローチで，チュータリングの評価を目指す．そこで，チュータリングを行う学習支援組織に所属するチューターへアンケート調査を行い，あるチュータリングシーンについて主観的な評価をしてもらった．本稿では，アンケート調査で評価してもらったスコアとチュータリングシーンに見られた非言語情報との関連性を議論する．アンケート調査で得られた評価とチュータリング内に見られた非言語情報から，学習支援組織所属チューター間に共通した評価基準があること，いくつか評価に影響を与える非言語的要因があることが示唆された．

1. はじめに人が行う会話は，知識伝達や意思疎通などの手段であり，チューティ（主に大学 1 年生）に対して 1 対 1 のチュータリングという形で学習支援を行っている．チューターは教える側の人，チューティは教えられる側の人のことを指す．

最も盛んに行われているコミュニケーションの 1 つである．

先述のメタ学習ラボではチュータリングを評価する客観

会話の中で我々は言語情報はもちろん，視線，ジェスチャ，的な手法はあまりない．現在メタ学習ラボではチュータリ

うなずき，あいづちといった非言語情報によってさまざまングの評価を，自身のリフレクションや他人からの評価にな意図を伝える．我々が交わしている非言語情報には一定よって行っている．もちろん，チュータリングのリフレクのパターン（アイコンタクトのタイミングや量，手の位置，ションや他人のチュータリングを評価することは，メタ学発話のタイミングなど）がある．さらに，非言語情報をお習の観点からも評価者のチュータリング技術向上につなが互いに無意識のうちに利用し，会話の制御を行ったり，自る．しかし，それぞれの評価は評価者の主観的な評価とな身の気持ちを伝えたりする．知識伝達で生じるインタラクる．チュータリングの個性は非常に重要で尊重されるべきションが相手に与える印象はについて，福島らはテキストものであるが，客観的な共通した評価の枠組みがあることデータと音声データからプレゼンテーションが聴衆者へ与で，チューターの育成の省力化や効率化が望めると考える．

える印象の推定を行っている [1]．ただ，テキストデータやまた，中園らは高等教育機関で実施されるアクティブラー

音声データだけでなく，非言語情報も相手に与える印象にニングについて批判的検討を行っている [3]．このように，大きく関わることは容易に想像できると考えられる．

アクティブラーニングの一部であるチュータリングについ知識伝達の形態として，近年ではピア・チュータリングて議論を行うことは有益であると考える．

（本研究では，単にチュータリングと呼んでいる）の試みが本研究では，1 対 1 で行われるチュータリングを対象に，注目されつつある．椿本らは学生を中心とした学習支援組

非言語情報の観点からチュータリングの質を評価する．具織とそのための空間である「メタ学習ラボ」を構築し，メ体的には，非言語情報に基づいたチュータリングスコア算

タ学習を目的としたチュータリング活動を行った．その結出モデルを作成することを目指す．チュータリングスコア

果，学習者にはチュータリングによるメタ認知の促進効果算出モデルを作成するために，あるチュータリングで見らや，学習意欲の向上効果が得られる可能性を示唆した [2]．

れた非言語情報からボトムアップ的にモデルを作成するのメタ学習ラボでは，大学 2 年生以上の学生チューターがではなく，人が付けたスコアからトップダウン的にモデル

1a)b)

公立はこだて未来大学
Future University Hakodate
k-tsujimoto@sumilab.org
sumi@acm.org© 2019 Information Processing Society of Japanを作成する手法を試みる．本稿では，その取り組みの一つとして，あるシーンに分割されたチュータリングビデオをチュータリングを専門の学習支援組織に所属するチュー985

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ターにスコア付けしてもらい，ビデオ内に見られた非言語うソフトウェア環境 iCorpusStudio を提案した [13]．この情報との関連性やチューターが持つ評価の判断基準についiCorpusStudio の特徴は，映像・音声の閲覧やラベリングて議論する．

作業を可能にするだけでなく，非言語情報間の時間構造分

2. 関連研究2.1 非言語インタラクションに関する研究
会話の中で交わされるインタラクションに含まれる非言語情報を対象とした研究は，これまでもいくつかなされて析を行うためのラベル間演算や身体動作， 視線移動などの数値データ間計算を容易にし，非言語構造パターン解釈のための仮説検証を支援する点である．

3. 基本アイデア

きた．会話の中におけるジェスチャー研究を行っている人

本研究では，1 対 1 で行われるチュータリングを対象に，物として Kendon が知られている [4]．会話参加者に注目

非言語情報の観点からチュータリングの質を評価する．具し，その人が会話に参加しているかや会話への参与度，会体的なアプローチとして本研究では，チュータリングを話の主導権の推定を試みたもの [5][6][7] や医者と患者の 2

シーンごとに区切り，そのシーンについてチュータリング者間の会話を対象とし，そこで行われるインタビューを要

スコアを付けを行う．それぞれのスコア付けされたシーン

約するために，対話データから複数の対話コーパスを生成から，良いチュータリング事例集の作成やチュータリングし，ボトムアップ的に分析する方法を提案したもの [8] がを行う人の間にある暗黙知を明らかにすることを目指す．

ある．
複数人で行われる会話を対象とした研究もなされてき3.1 チュータリングについてた．大塚らは，会話の構造の推論を行うための確率的な枠

チュータリングには様々な種類の形態が存在するが，本組みを，会話参加者の視線，頭部方向および発話の有無に研究では 1 対 1 で行われるピア・チュータリング（本研究で基づいて提案した [9]．Nakano らは，会話優位性を自動推は，単にチュータリングと呼んでいる）を対象とする．本

定するために，他人から集めた視線の量，互いに注目した研究におけるチュータリングでは，教える側の人をチュー視線の量，発話量，沈黙を破る発話を行った量の 4 つのパ

ター，教えられる側の人をチューティと呼ぶ．

ラメーターに着目したモデルを提案した [10]．Inoue らは，リアルな人型ロボットと人との 1 対 1 会話において，聞き3.2 着目する非言語情報手の会話への参与度へ与える要因について分析し，結果と本研究で着目する非言語情報は，発話交代と作業空間へして笑い，あいづちを打つこと，うなずきが参与度と関連の手の入り込み，頭部方向の 3 つである．発話交代は，複することを示唆した [11]．

数人会話の中で，会話参加者の会話への主導権を推定する際によく利用されるモダリティである．さらに，本研究で2.2 チュータリングにおける非言語行動に着目した研究は発話交代と同様に，チュータリングという場面においてGrafsgaard は，チュータリング内での非言語行動の分析は，2 人の作業空間への手の入り込みもチュータリングのやモデル化をマルチモーダルな観点から行った [12]．この評価するために重要であると考える．共同作業を行う複数研究では，オンラインで行われるチュータリングにおいて，人の間に生まれる空間に注目した研究は以前にもなされてチュータリングを受ける人（本研究でいうチューティのこいる．共同作業において Scott は，テーブル上の領域にはと）の非言語行動に注目されていた．注目した非言語行動

personal，group，storage の 3 つの領域が存在することをは，顔の表情や姿勢，ジェスチャであった．

提案した [14]．ここで扱うチュータリングにおいて作業空間は，チュータリングに利用する教材や，ノート・ホワイト

2.3 非言語情報を取得し議論する試みボード等の書き込むもの周辺であるとする．さらに，ただ会話における非言語情報を取得する試みとして Sumi らは作業空間への手の入り込みに着目するのではなく，チューIMADE（Interaction Measurement, Analysis, and Design

ターとチューティの注視方向についても考え，2 人が作業Environment）ルームを提案した [13]．IMADE ルームに空間へ共同注視している場合（これを共同作業空間と呼ぶは非言語情報を含むインタラクション行動を計測するたことにする）について着目する．つまり，共同作業空間とめに，環境カメラやマイク，モーションキャプチャ，アイは，チューターとチューティの共同注視が行われている作

マークレコーダ，データ統合と閲覧用サーバが設置されて業空間を指す（図 1）．

いた．IMADE ルーム内においてインタラクションを計測する際は，被験者（被インタラクション計測者）は，それぞれ自分の体にモーションキャプチャ用トラッカーやアイマークレコーダ，マイクを装着していた．

Sumi らは IMADE ルームと同時に会話の構造分析を行© 2019 Information Processing Society of Japan

4. チュータリングの印象評価に関する調査
ここでは，チュータリングをシーンごとに区切り，そのシーンについてチュータリングスコアを付けを行うために実施したアンケート調査について述べる．このアンケート986

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2019/3/6• このチュータリングではどちらに会話の支配権があったと思いますか？

• このチュータリングをどの程度他人に勧めたいと思いますか？

• このチュータリングでは，チューティ（学習者）に自発的に学ぼうとする姿勢が感じられましたか？
それぞれの質問は 5 段階のリッカート尺度とし，1 つ目の会話の支配権に関する質問においては 1 をチューター，5
図 1 作業空間と共同作業空間

調査では，チュータリングを普段から行う人からチュータリングに対する印象をスコアにしてもらい，そのシーンで見られた非言語情報との関連性を見ることを目的とする．

をチューティとした．他の 2 つ質問においては，1 を全く同意できない，5 を強く同意するとした．これと同じ質問を，合計 4 つのビデオに対して実施した．最後に，回答者がどのような観点で印象評価したのかを確認するために以下の質問を自由記述形式で行った．

• あなたが本アンケートの設問に対して判断する際に重4.1 データ計測
チュータリングビデオの撮影は，図 2 に示した環境で行う．撮影に利用するカメラは GoPro HERO4 とする．
チュータリングを行う 2 名には，チュータリングを 20 分か
ら 30 分ほどで行うように教示する．本稿で収集するチュータリングビデオは，特に学習支援組織に所属していない人が行うチュータリングである．またチュータリングの題材は自由なものとするが，ラップトップ PC を利用しないように教示する．

視したことは何ですか？

4.4 利用したチュータリングビデオ
今回アンケートで利用したチュータリングビデオは 4本であった．それぞれのビデオは 3 分〜5 分の長さとし，シーンの区切りは筆者が内容ベースで行った．つまり，筆者が主観的に 1 つのトピックについてチュータリングを行っている場面を抜き出したビデオを 4 本用意した．また，チューターとチューティの組み合わせが同じシーンも含まれている．
それぞれのチュータリングビデオは以下の観点からラベル付けを行う．

• チューターの発話• チューティの発話• チューターの作業空間への手の入り込み• チューティの作業空間への手の入り込み• チューターの注視方向（教材・相手の顔）
図 2 データ計測環境• チューティの注視方向（教材・相手の顔）作成したラベルデータは，Sumi らが提案した iCorpusStu-dio[13] へ読み込む．そこでラベルデータ間の演算を利用
4.2 アンケート調査し，次のラベルデータを作成する．

撮影したチュータリングビデオから，4 つのシーンを切• チューターの沈黙（1000msec）を破った発話

り出し，それぞれのシーンについて印象評価を行うために• チューティの沈黙（1000msec）を破った発話

アンケート調査を実施する．アンケートの対象は，ピア・• チューティが発話と作業空間への手の入り込みを同時チュータリングを普段から行う学習支援組織メタ学習ラボに行うに所属するチューターと学習支援組織に所属経験がない一般学生とする．また，アンケートはオンラインで回答してもらい，回答に関する制約は設けない形とする．

4.5 各チュータリングビデオについてラベル付けを行った結果得られた各チュータリングビデ
オ内で見られる非言語情報の割合を図 3 に示す．また，そ4.3 質問内容

れぞれのチュータリングビデオの特徴を以下に述べる．

今回作成したアンケートの質問内容について述べる．アVideo1 のチュータリングは，チューターの発話が多い

ンケートの構成は，ビデオ 1 本に対して質問が 3 つに加えチュータリングである．また，チューティの作業時にチューて全体を通した質問 1 つとした．各ビデオに対して行ったティがあまり発話せず，チューターが多く発話しているこ質問は以下の 3 つである．とが特徴的である．さらに，1 回のチューティの発話時間© 2019 Information Processing Society of Japan987

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もチューターに比べて短い傾向が見られた．これらのことから，チューターに促されてチューティが作業をしているチュータリングという印象を受ける．

Video2 のチュータリングは，チューティの発話と作業が多いチュータリングである．また，チューティの作業時に発話も同時に行っている場面が多く見られた．一方で，チューターは説明する際は発話と作業をしっかり行うが，チューティが発話や作業を行う際には発話量や作業量がほとんど見られなかった．これらのことから，チューティ主導でチューターはそのサポート役となったチュータリングという印象を受ける．

Video3 のチュータリングは，前半と後半で発話と作業の主体が入れ替わるチュータリングである．前半はチューターの，後半はチューティの発話と作業が目立った．また，チューティの作業と発話は同期していた．これらのことから，チュータリングの中盤でチューターからチューティへ大きく主導権が渡されるチュータリングという印象を受ける．

Video4 のチュータリングは，終始チューターの発話と作業が見られるチュータリングである．チューティの発話は非常に少なく，作業はほとんど行っていない．これらのことから，チューターからチューティに対して知識を伝達するチュータリングという印象を受ける．

図 3

各チュータリングビデオで見られた非言語情報の割合

5. アンケート調査結果
5.1 チュータリングビデオに対する印象評価
今回行ったアンケート調査で，17 件の回答が得られた．
内訳は，メタ学習ラボに所属しているチューターから 10

図 4

各チュータリングビデオに対して 3 つの観点からの評価値を示した箱ひげ図

件，一般の学生から 7 件であった．はじめに，メタ学習ラボ所属チューターと一般学生の 2 群に分け，それぞれの一般学生の分散が大きくなることは容易に想像できる．しチュータリングビデオに対する評価を図 4 に示す．

かし，メタ学習ラボ所属チューターの評価値においても分図 4 の凡例は左から，チューティに会話の支配権があっ散が大きくなることは，筆者の想像と異なる．このようなたか・他人に勧められるチュータリングであったか・チュー結果となった原因として，そもそも見てもらうチュータリティに自発性があったか，を表している．図 4 から，メタングビデオのサンプル数が少なかったことが考えられるた

学習ラボ所属チューター（図 4 内，MLL ラベル）の評価

め，より多くのデータを収集し議論を深める必要があると値の分散が思いのほか大きいことがわかる．学習支援組織

考える．に所属せず，チュータリングに関する訓練を受けていない© 2019 Information Processing Society of Japan次に，各チュータリングビデオの評価項目に関して，メ988

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タ学習ラボ所属チューターと一般学生の間で評価値が異な般学生が思っているが，メタ学習ラボ所属チューターはそるか調べるために，分散が等しくないと仮定した２標本にう思わないと言い換えることもできる．

よる t 検定を実施した．その結果，Video1 における他人他に，チューティに自発的に学ぼうとする姿勢が感じらに勧められるチュータリングであったかという評価（A）
・れたかという観点から Video4 を評価した場合，メタ学習

Video4 における他人に勧められるチュータリングであっラボ所属チューターが有意に低くスコアをつけている．こたかという評価（B）・Video4 におけるチューティに自発の時，チューターとチューティの作業空間への手の入り込性があったかという評価（C）についていずれも有意差がみを見てみると，チューティの作業空間への手の入り込み得られた（p < .05）．さらに，t 検定で有意差が得られたが圧倒的に少ない．つまり，メタ学習ラボ所属チューター群に対してマン・ホイットニーの U 検定を行った結果，同はチューティの自発性を評価する際にチューティの作業量様に有意差が得られた（p < .05）．それぞれ得られた p 値に着目している可能性が示唆された．しかしながら，ビデ（危険率）については表 1 に示す．

オのサンプル数が少ないため，深い議論をするためにはより多くのチュータリングビデオに対して評価してもらう必

表 1 各検定で得られた結果
t 検定（両側検定） マン・ホイットニーの U 検定

A

p=0.0297

p=0.0476B

p=0.0237

p=0.0181C

p=0.0344

p=0.0275

要があると考える．

5.2 チュータリングを評価する際の判断材料
アンケート調査で得られたチュータリングを評価する際の判断材料において，チュータリングの進め方や発言内容

次に，先ほど有意差が得られた評価項目を含むビデオについて具体的に議論を行う．各チュータリングビデオの内容や印象については 4.5 節を適宜参照してほしい．有意差が得られたチュータリングビデオの非言語情報について
表 2 に示す．ただし，表 2 の単位はすべてチュータリング全体の時間で割ったものであり，表 2 の値は割合を示している．などの言語的記述に比べて非言語的な記述が多く見られた．例えば，会話の支配権については，発話量だけでなく何ターン発話権がチューターからチューティに与えられたか着目するといった記述が見られた．また，自発的に学ぼうとする姿勢が感じられたかという観点から評価するために，チュータリングで利用する教材がチューターとチューティのどちらにあるか着目した記述が見られた．
一方で，他人に勧められるチュータリングであるかを評

表 2 Video1 と 4 で見られた非言語情報の割合
Video1 Video4

価する場合は，他の 2 つの観点に比べて言語的な判断材料が見られた．例えば，チューティに考えさせるチュータリチューターの発話量 (sec)

0.572

0.784

ングをしているかに着目した記述や，チューターがチューチューティの発話量 (sec)

0.207

0.132

ティに自ら学ぶように仕向ける発言や行動をしているかにチューターの手の入り込み (sec)

0.333

0.711

チューティの手の入り込み (sec)

0.305

0.005

0.056

0.005

0.038

0.041

0.027

0.008

チューティの発話と作業同期 (sec)チューティが沈黙を破った発話回数 (回/sec)

所属の各チューターが持っている自分なりのチュータリン
グに対するポリシーや信念が関わってくるため内容に踏み込んだ記述が多く見受けられたと考える．ただ，今後は，チューターが沈黙を破った発話回数 (回/sec)着目した記述が見られた．ここに関しては，メタ学習ラボ

チューティに考えさせるチュータリングといった非言語情報では表しがたいことに対しても本研究のアプローチで解表 2 から，Video1 と Video4 どちらのチュータリングも明していきたいと考える．

5.3 チュータリングスコアモデルの作成

チューターに発話量が偏っていることがわかる．また発話本研究で得られたアンケート調査の結果と各チュータリ量が多いことから，チューターが沈黙を破った回数も多くングビデオにラベル付けされた非言語情報から，チュータなっている．加えて，他人に勧められるチュータリングでリングスコアモデルの作成を試みた．目的変数をアンケーあるかという観点から Video1 と 4 を評価した場合，メタト調査で得られたリッカート尺度の値，説明変数としてラ

学習ラボ所属チューターが有意に低くスコアをつけてい

ベル付けされた表 2 で示したモダリティを利用し重回帰分る．従って，メタ学習ラボ所属チューターはチューターが析を行った．しかしながら，全観測数は 40 あったものの，多く発話を行ったり，沈黙を破って会話の主導権を握った

説明変数の数に対してチュータリングビデオのサンプル数りすることに対してマイナスのスコアをつけていると予想が 4 つと非常に少ないため，うまく線形式を得られなかっできる．逆に，チューターが多く発話してチュータリングた．今後，説明変数の数の 10 倍のサンプル数を確保し，中の会話をリードした方が良いチュータリングになると一チュータリングモデルの作成や作成されたモデルの評価を© 2019 Information Processing Society of Japan989

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メタ学習ラボ所属チューターに行ってもらう予定である．

6. おわりに[9]本稿では，チュータリングスコア算出モデルを作成するための取り組みの一つとして，あるシーンに分割されたチュータリングビデオをチュータリングを専門の学習支援[10]

組織に所属するチューターにスコア付けしてもらい，ビデオ内に見られた非言語情報との関連性やチューターが持つ評価の判断基準について議論した．アンケート調査の結果，メタ学習ラボ所属チューターと一般学生が持つチュー[11]タリングに対する評価軸に差があることが示唆された．さらに，メタ学習ラボ所属チューターがチュータリングを評価する際に重視している観点をアンケート調査とチュータリング内に見られた非言語情報から分析した結果，発話量や作業量を重視していることが示唆された．

[12]

非言語情報がチュータリングの評価に与える影響についてさらに詳しく調査するために重回帰分析を試みたが，良い結果が得られなかったため今後さらにチュータリングビデオの数を増やす必要がある．また，チュータリング内の[13]非言語情報を自動的にラベリングするシステムも今後実装していく必要があると考える．
参考文献
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