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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-25 13:45 生徒役アバタは教授による学習を促進するか ～ AIエージェントの身体的表象が学習成績に及ぼす影響の検証 ～ ○長谷川雄飛・牛山奎悟・雨宮智浩（東大）  MVE2026-3 |
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| 抄録 | （和） | AIエージェントの発展により，学習環境に人工的な対話相手を導入しやすくなっている．また，学習者が教師役となって他者に説明する教授による学習は，説明内容の構成，理解不足の発見，知識の再構成を促す学習活動として検討されてきた．本研究では，バーチャル環境において，AIエージェントを生徒役として用いる教授による学習の設計要因として，生徒役エージェントのアバタの有無が学習効果と説明行動に及ぼす影響を検討した．16歳以上58歳以下の参加者52名を通常学習群，アバタ有条件，アバタ無条件の全3条件に割り当て，数学課題を用いた対面実験を行った．その結果，アバタ有条件は通常学習条件およびアバタ無条件より高い事後テスト成績を示し，事前テスト正答数を統制した分析でも有意差が認められた．一方，集中度，生徒役への親しみやすさ，発話時間，長期無言回数等は，アバタ有条件で学習を促進する方向の傾向を示したものの，有意差に達せず，成績差を説明する要因は特定されなかった．以上より，生徒役エージェントを身体的表象をもつ説明相手として提示することが，教授による学習を促進する可能性を示唆している． |
| （英） | Advances in AI agents have made it increasingly feasible to introduce artificial conversational partners into learning environments. Learning by teaching, in which learners take the role of a teacher and explain material to others, has been examined as a learning activity that promotes the organization of explanations, the identification of gaps in understanding, and the reconstruction of knowledge. In this study, we investigated the effects of the presence or absence of a tutee avatar on learning outcomes and explanatory behavior as a design factor in learning by teaching with an AI agent as a tutee in a virtual environment. Fifty-two participants aged 16 to 58 years were assigned to one of three conditions: a conventional learning condition, an avatar condition, and a no-avatar condition. An in-person experiment was conducted using a mathematics learning task. The results showed that the avatar condition achieved higher post-test performance than both the conventional learning condition and the no-avatar condition, and significant differences were also observed after controlling for pre-test scores. In contrast, although concentration, perceived familiarity with the tutee, speech duration, and the number of long silent periods showed trends in the direction of facilitating learning in the avatar condition, these differences did not reach statistical significance, and the factors explaining the performance differences were not identified. These findings suggest that presenting a tutee AI agent as an explanatory partner with an embodied representation may facilitate learning by teaching. | |
| キーワード | （和） | アバタ / 教授による学習 / Teachable Agent / 学習効果 / / / / |
| （英） | Avatar / Learning by Teaching / Teachable Agent / Learning Effect / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 87, MVE2026-3, pp. 13-18, 2026年6月. | |
| 資料番号 | MVE2026-3 | |
| 発行日 | 2026-06-18 (MVE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MVE2026-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE HI-SIG-DeMO IPSJ-EC ITE-HI |
| 開催期間 | 2026-06-25 - 2026-06-26 |
| 開催地（和） | 屋久島環境文化村センター |
| 開催地（英） | Yakushima Environmental and Cultural Village Center |
| テーマ（和） | 人工現実感，エンタテインメント，メディアエクスペリエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MVE |
| 会議コード | 2026-06-MVE-SIG-DeMO-EC-HI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生徒役アバタは教授による学習を促進するか |
| サブタイトル（和） | AIエージェントの身体的表象が学習成績に及ぼす影響の検証 |
| タイトル（英） | Does a Tutee Avatar Enhance Learning by Teaching? |
| サブタイトル（英） | Effects of an AI Agent's Embodied Representation on Learning Performance |
| キーワード(1)（和/英） | アバタ / Avatar |
| キーワード(2)（和/英） | 教授による学習 / Learning by Teaching |
| キーワード(3)（和/英） | Teachable Agent / Teachable Agent |
| キーワード(4)（和/英） | 学習効果 / Learning Effect |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 雄飛 / Yuhi Hasegawa / ハセガワ ユウヒ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 牛山 奎悟 / Keigo Ushiyama / ウシヤマ ケイゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 雨宮 智浩 / Tomohiro Amemiya / アメミヤ トモヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-25 13:45:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MVE |
| 資料番号 | MVE2026-3 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.87 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-18 (MVE) |
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