人とエージェントの協調学習システムにおける社会的知性の有効性
森島 泰則
中嶋 宏
山田 亮太
Scott Brave
Heidy Maldonado
Clifford Nass
川路 茂保

国際基督教大学 教養学൉
オムロン株式会社 技術本൉コントロール研究所
オムロン株式会社 技術本൉コントロール研究所
Department of Communication, Stanford University
School of Education, Stanford University
Department of Communication, Stanford University
熊本大学 大学院自然科学研究科システム情報科学専攻

1. は じ め に
人間は社会的動物であり，社会なくしては生きていけない．社会で生き抜くための知恵や能力が社会的知性である．本研究では，この社会的知性を応用するドメインとして「学習」を取り上げ，これを支援する協調学習システムを検討する．協調学習システムでは，他者に教えることによる学び，他者を観察することによる学びを活用することが提案されている[笠井 1999, Davis 2003]．また，Shiらは，自己組織化マップを利用した学習者モデルを構築し，学習者に合わせて学習プロセスを個別適応させようとした[Shi 2002]．社会的知性の観点から見ると，これらはエージェントに社会的役割を付与し，人 − 機械協調システムを効果的に成立させるࠟみとみることができる．一方，社会的知性には感情，パーソナリティといったものも含まれ，これらの情緒的機能の活用も考えられる．我々は，共同学習者のエージェントを導入した学習システムを研究開発している．このシステムでは教室をメタファーとして採用し，指導者と各学習者および各学習者同士の対話を可能にした（図１参照）．これにより，学習者−指導者間の対話の観察による学びや，学習者
図 1 システム・インターフ
間での教えあいによるェース学びなどを実現することができる．そういったインタラクションの中に発生する、仲間意ࡀや競争関係などの情緒的側面を学習に効果的に利用する方法を研究している．本研究では，このような社会的知性の情緒的機能に焦点を当て，エージェントに感情およびパーソナリティを明示的に与えることが，学習者の学習パフォーマンスおよびフィーリングについてどのような影‫؜‬を与えるかを実験的に検証した．

2.

実験

2.1 方法日本‫܃‬を母‫܃‬とする，国際基督教大学在学生７７名を対象に，‫܃‬学学習教室にて実験を実施した．
実験にあたって，以下の３種་の条件を用意した．
A) 共同学習者エージェントなし：インタフェース
上には，指導者エージェントと学習者アバターのみ表示される．
B) 心のモデルを内蔵しない共同学習者エージェン
トあり：指導者エージェントと共同学習者エージェント，学習者アバターの３者が表示される．
共同学習者エージェントは，感情表現および社会的応答をせず，始終「ポーカー・フェース」である．
C) 心のモデル内蔵型の共同学習者エージェントあり：条件 B)と同じく３者が表示される．共同学
習者エージェントは，フレンドリーなパーソナリティをもち，自分や被験者の正答率によって感情表現を変化させる．
被験者は，無作為に上記３条件のいずれかに配置された．手順書と口頭によりアプリケーションの操作方法について教示を受けた後，学習セッションを行った．学習には，慣用句に関する問題を指導者エージェントが提示し，それに答えるというࡐ問応答形式，ӕ答方法は多肢選択法を用い，各問題について指導者エージェントからフィードバックとӕ説が表示された．学習セッションの後，Web ブラウザを使ってアンケートに回答した．ア
ンケートには，アプリケーション全体に対する印象評価，主観的習得度評価，共同学習者エージェントに対する印象評価，そして学習内容の定着度を測る小テストも含まれていた．

2.2 結果アンケートでは，被験者が自分は学習内容が習得できたと感じたか，という主観的習得度評価（10段階評価）を行った．結果を表１に示す．エージ
ェントあり条件（心のモデルあり，なしの 2 条件）の平均とエージェントなし条件の学習度自己評価の差は有意であった[F(1,76) = 5.32,p < .05]．これは同じ学習内容であっても，共同学習者エージェ

ントを備えたアプリケーションで学習した方が，学習内容，および学習経験により肯定的印象を持ったことを示している．したがって，学習定着度テストの結果（表２参照）も参考にしてみると，共同学習者エージェントが存在した方が，より学習効果が上がるという仮説が支持されたと考えられる．しかし，エージェントありの２条件について，心のモデルを装備している場合とそうでない場合では，主観的習得度評価に有意差は認められなかった．
表１

主観的習得度評価

条件

エージェン
トなし

平均値
標準偏差

3.86
2.08

エージェン
ト
心のモデルなし
4.96
2.34

エージェン
ト
心のモデル
あり
5.28
2.31

表２ 学習定着度テスト結果（のべ回答数に対する比率）
条件

正答率

無回答率

エージェントなし
エー ジェント 心のモ デル
なし
エー ジェント 心のモ デルあり.51.60.27.22.69.07

では，心のモデルの効果はなかったのであろうか．そこで，エージェントに対する親しみ度や好感度などの主観的評価を要因として，それがアプリケーション全体の印象や有益性評価にどんな影‫؜‬があるかを分析した．心のモデルの有無に関わらず，エージェントに対する好感度とアプリケーションに対する印象，評価の間に正の相関が見られたが，心のモデルの効果があるとすれば，この傾向は一様ではなく，条件要因（心のモデルの有無）とエージェントへの親しみ度要因の間に交互作用が見られるはずである．分析の結果，以下の評価尺度について有意な交互作用が認められた．
(1) アプリケーションの使いやすさに関する評価[F(1, 51) = 6.11, p < .05]
(2) 学習者に薦めるといったアプリケーションに対する態度[F(1, 51) = 7.17, p < .01]
(3) イライラせず学習できたというような学習環境に関する評価 [F(1, 51) = 6.62, p < .05]
(4) アプリケーションは役に立ったというような実用性についての評価 [F(1, 51) = 3.36, .05 < p< .075](5) アプリケーションの学習支援度評価[F(1, 51) =3.28, .05 < p < .08]

3. 考 察 と 結 論
実験結果を要約すると，以下の点が明らになった．
(1) 共同学習者エージェントが存在する方が，アプリケーション利用時の学習効果が上がる．
(2) 心のモデルによって，共同学習者エージェン
トがパーソナリティや感情表現を表出する方が，アプリケーションの有効性や実用性の評価にもより肯定的な効果をもたらす．
ここで強調されるべき点は，共同学習者エージェ
ントは，学習者（被験者）にヒントを与えたり，答えを教えたり，といった学習支援行動は全く行わないにもかかわらず，エージェントの存在の有無，心のモデルの有無によって，アプリケーションの有用性の評価に影‫؜‬が出たということである．
この実験結果は，Media Equation 理論[Reeves 1996]が主張するように，相手がたとえエージェントのような人工的な存在であっても，学習者（被験者）とエージェントとの間には社会的関係が成立すること，その関係の性ࡐやインタラクションの内容によって，学習効果やアプリケーションに対する印象と行った社会的行動（心理的なものも含む）に影‫؜‬を及ぼすことを明らかにしたといえる．
本稿では人間−機械協調システムにおける社会的知性の重要性を指摘し，感情とパーソナリティに焦点をあてた．その適用として，協調学習シス
テムにおいて，心のモデルを内蔵したエージェン
トがシステムの学習効果を引出すと同時に利用者のフィーリングも満ੰさせることを仮説し，心理実験によってその効果を検証した．今後，本研究で用いた心のモデルをさらに拡張し，多くの種་のアプリケーションに応用していくことで，より優れた人間−機械協調システムの০‫ڐ‬論を構築していくことが今後の研究Ӏ題である．
◇参考文献 ◇
[Davis 2003] Davis, J., Leelawong, K., Belynne, K.,
Biswas, G., Vye, N., Bodenheimer, R., andBransford, J.: Intelligent User Interface Design for
Teachable Agent Systems, in Proc. of International
Confererence on Intelligent User Interface, pp.2633, Miami, Florida, U.S.A. (2003)[笠井 1999] 笠井俊信, 岡本敏雄: 仮想的協調学
習環境におけるエージェント間コラボレーシ
ョン, 情報処理学会論文誌, Vol.40,
No.11,pp.3934-3945 (1999)[Reeves 1996] Reeves, B. and Nass, C.: The Media
Equation, Cambridge University Press (1996)[Shi 2002] Shi, H., Revithis, S., and Chen, S.: An
Agent Enabling Personalized Learning in eLearning Environment, in Proc. in the 1st
International Joint Conference on Autonomous
Agents & Multiagent Systems, pp.847-848, Bologna,Italy (2002)