情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

協調学習では、発言が出なかったり意見が対立しているなどの理由で議論が膠着することがある。そのような状況を改善する「活性化発言」は、類似した状況に対して有効であると考えられる。本研究グループでは、事例ベース推論を用いて、過去の協調学習でなされた活性化発言を現在の協調学習で活用する手法を提案し、過去の発言の格納方法を提案してきた。本研究では現時点の状況に適した過去の活性化発言を、現在の協調学習に適用できるように修整する手法を提案する。活性化発言の中でも、時間の制御に関する発言と、注目されている話題の制御に関する発言に焦点をあて、現時点の協調学習の状況からそれらの状況に関する要素を取得し、発言を修整する手法を提案する。