非言語情報に着目したチュータリングの質評価

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大学生同士の学び合い（チュータリング）を対象とし、2人の間の非言語行動からチュータリングの質評価を試みた。注目した非言語行動は、発話量、手による作業量、Floor grabbing（沈黙の後の発話）、発話の長さ、作業の長さ等である。

複数マイクによる発話有無の特定や、OpenPoseやOpenFaceを用いた頭部方向と手作業判別を自動化した。そしてシーンごとの2人の非言語インタラクションの量を説明変数、チュータリングの質を目的変数とした回帰分析を行い、「チューティ（学ぶ側）の発話や手作業が多いことが望ましい」、「チューターが会話を支配することは望ましくない」といった暗黙知を裏付けるような回帰式を導き出すことができた。

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発表論文