インタラクション再生モデルによるさりげない学習支援(テーマ関連セッション1)
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概要
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本稿では,ユーザの状態に適応した支援を行うためのモデル"Interaction Reproducing Model"を用いたユーザ支援について報告する.このモデルは,人間のオペレータの操作による理想的なインタラクションのパターンを有限状態機械として学習しておくものであり,支援時には,現在行われているインタラクションが学習済みのどのインタラクションパターンに最も近いかを判断し,そのパターンを基にシステムを動作させることで適切な支援を実現する.これにより,ユーザの状態を直接認識することなく,ユーザの状態に合わせた支援を行うことが可能となる.我々は,この仮説を実証するために本モデルを使用した教示システムを試作し,ユーザの状態(講義に対する興味の度合い)に従って教示内容を変化させる実験を行った.以前の報告とはモデルの設定を変えた実験によりその精度を調べ,有効性を確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-11-20
著者
-
中村 裕一
京都大学学術情報メディアセンター
-
尾関 基行
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科情報工学部門
-
青山 秀紀
京都大学
-
尾関 基行
京都大学学術情報メディアセンター
-
青山 秀紀
京都大学工学研究科
-
青山 秀紀
京都大学大学院工学研究科
-
尾関 基行
京都大学学術メディアセンター
-
中村 裕一
京都大学学術情報メディアセンタ
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