ポール・サルバド・インベンティッド、大阪大学産業科学研究所（日本）

要旨

多くの研究者が、学生の学習を支援する上での感情型ITS（知的学習支援システム）の有効性を示してきました。学生への支援は通常、表情、ジェスチャー、合成音声を通じて感情を表現できるペダゴジカルエージェントを介して提示されます。対話の内容は、学生が新しい情報を学習したり、概念をさらに理解したり、誤解を訂正したりするのに役立つ情報が含まれているため重要です。これらの介入は既存の理論に基づいているものの、学生は非常に多様であり、置かれている状況も大きく異なるため、フィードバックが学生に適合しないケースが依然として存在します。考慮すべき非常に重要な側面の1つは、ITSから提供されたフィードバックを学生がどのように評価（アプレイザル）するかということです。フィードバックに対する学生の評価を知ることで、効果的であり維持すべきフィードバック、または変更すべきフィードバックを特定することができます。本研究では、EEG（脳波）ベースのデバイスによって認識された、フィードバックの評価から生じるフラストレーションと興奮の値で表される学生の感情を調査します。フィードバック評価から得られたフラストレーションと興奮の値をPOOLEIII ITSからのフィードバックと相関させ、これらの関係の予測モデルを作成します。これらのモデルを使用することで、将来のITSは、フィードバックが提供される前にその評価から生じる学生の感情を特定し、必要に応じてフィードバックの調整を行うことが可能になります。