Beating 第84号
2011年度Beating特集「@Eduなう！拡大
第2回：教授エージェントが動機付けや学習に与える影響」

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東京大学大学院　情報学環　ベネッセ先端教育技術学講座「BEAT」
メールマガジン「Beating」第84号　　　　　2011年5月31日発行
現在登録数　2,637名

2011年度Beating特集「@Eduなう！拡大
第2回：教授エージェントが動機付けや学習に与える影響」


http://www.beatiii.jp/?rf=bt_m084

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みなさま、こんにちは！

関東は梅雨入りしてじめじめとした天気が続いており、
梅雨の晴れ間のおひさまがとてもありがたく感じられます。

今号の「@Eduなう！」拡大版は、マルチメディア学習環境において学習をガイド
するキャラクター（教授エージェント）のレビュー論文を取り上げます。

また、6/4には2011年度第1回BEATセミナーを予定しています。
セミナーの参加申込は締切らせていただきましたが、当日はWebを介した
中継を実施いたします。
詳しくはBEATブログ「6/4 BEATセミナーにおけるUstream配信に関して」
をご確認ください。
（http://blog.beatiii.jp/information/64_beatustream.html ）

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┃★CONTENTS★
┃【特集】2011年度Beating特集「@Eduなう！拡大版
┃第2回：教授エージェントが動機付けや学習に与える影響」
┃
┃■お知らせ・BEAT Seminar　2011年度第1回 BEAT公開研究会
┃「ソーシャルメディアによって変わる学びのかたち」
┃■お知らせ・UTalk「どう処理する？震災がれき」のお知らせ
┃■お知らせ・編集後記
┃■編集後記
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┃特集┠───────────────────────────────
┗━━┛　2011年度Beating特集「@Eduなう！拡大版
第2回：教授エージェントが動機付けや学習に与える影響」
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■2011/05/11 9:40:41 http://twitter.com/#!/beatiii/status/68113260175560704
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┃(Heidiga & Clarebout, 2011) マルチメディア学習環境において学習をガイド
┃するキャラクター（教授エージェント）が、動機付けや学習に与える影響を
┃論じたレビュー論文。 http://ht.ly/4RzmW
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┌──┐
│解説│
└┬─┘
　│■背景と目的
　│近年、マルチメディア学習環境において、学習をガイドするキャラクター
　│である「教授エージェント（pedagogical agents）」に対する関心が高まって
　│います。1990年代後半から2000年代前半の教授エージェントの先行研究
　│では、学習成果よりもむしろ技術的な側面から研究が行われてきました。
　│本論文では2002～2010年2月までに出版された教授エージェントに関わる
　│70余りの論文のうち、動機付けと学習成果に関わる26の論文で行われた
　│39件の研究に焦点をあててレビューしています。
　│
　│本論文のリサーチクエスチョンは次の通りです。
　│RQ1. 教授エージェントは学習者の動機付けや学習成果を促進させるか
　│RQ2. 促進させるとしたら、どのような条件の下で学習者の動機付けや
　│学習成果が高まるか
　│RQ3. 学習者の動機付けや学習成果を促進させるには、教授エージェント
　│をどのようなデザインにするべきか
　│
　│■RQ1.「教授エージェントは学習者の動機付けや学習を促進させるか」
　│学習効果を論じるには統制群を設けることが必要ですが、取り上げた39件
　│の研究のうち、統制群を設けたものは15件しかありませんでした。その
　│うちの9件は、統制群との間に学習成果に差は見られませんでした。また、
　│動機付けの研究は4件しかなく、このうち3件は統制群との差がありません
　│でした。しかし、これらの研究の教授エージェントは、いずれも機能や
　│デザインが異なる上に、異なるトピックをカバーする多様な学習環境下で
　│使用されています。したがって、教授エージェントが使用される条件が異な
　│っているという点を考慮する必要があると述べています。
　│
　│■RQ2.「促進させるとしたら、どのような条件の下で学習者の動機付け
　│や学習効果が高まるか」
　│前述した15件の統制群を設けた研究のうち、10件の研究が本リサーチ
　│クエスチョンに答えうる、複数のエージェントを比較した研究であり、学習
　│成果との関連を調査しています。また、このうちの4件は動機付けとの関連を
　│みています。
　│
　│そこで、これらの教授エージェントの使用条件を整理するために、
　│Pedagogical Agent-Conditions of Use Model (PACU) (Domagk, 2008) の
　│枠組みを用いて（1）学習環境（2）学習者特性（3）教授エージェントが担う
　│機能（4）教授エージェントのデザインの4つに、研究を分類しました。
　│そのうち、8件が教授エージェントのデザイン研究であり、1件が機能と学習
　│者特性、もう1件が学習環境に分類されました。
　│
　│最も多いエージェントの「デザイン」については、動画と静止画の比較が
　│おこなわれています。動画の方が学習の転移や動機付けの向上において
　│有意な差が見られていますが、学習の保持には差はみられず、入り交じった
　│結果となっています。
　│
　│「機能」については、固定的なアドバイスを行うもの（固定群）、既習の
　│学習ステップに合わせてアドバイスをおこなうもの（適応群）、及び統制
　│群の3群が比較されています。学習の保持については、固定群・適応群と
　│統制群との間に有意な差がみられましたが、固定群と適応群の間に差は
　│みられませんでした。また、学習の転移については3群に差がみられません
　│でした。
　│
　│「学習者特性」については、固定的なアドバイスよりも適応的なアドバイス
　│を受けた方が、自己制御力の高い学習者の場合は、転移課題の成績が高い
　│ことが示されています。
　│
　│「学習環境」においては、エージェントとペア学習を行うもの、テキスト
　│ベースでペア学習を行うもの、及び、エージェントと個人学習を行うもの
　│を比較しています。その結果、学習の保持においては、エージェントや
　│テキストベースでペア学習を行うよりも、エージェントと個人学習を行う
　│方が、学習成績が高いことが報告されています。
　│しかし、いずれの側面においても、結論づけるには十分な研究の蓄積が
　│ありません。
　│
　│■RQ3.学習者の動機付けや学習成果を促進させるには、教授エージェント
　│をどのようなデザインにするべきか
　│本稿で取り上げた39件の実証研究のうち、24件は統制群が設けられておら
　│ず、学習者の動機付けや学習成果を高めるには、教授エージェントをどの
　│ようなデザインにするべきかに焦点が当てられています。前述した複数の
　│エージェントを比較した10件の研究はこれらの問いに助言を与えるものと
　│なることから、これら34件の研究について、PACUを用いて分類し、
　│本レビューの体系化を試みています。
　│
　│（１） 学習環境
　│34件中8件が学習環境に関わる研究です。頭部装着型のディスプレイ
　│(head mounted display)のように技術的に複雑な装置と、コンピュータの
　│デスクトップ上の単純な装置を比較した場合、技術的に複雑なものが必ず
　│しも学習成果が高いわけではなく、むしろ学習の妨げになってしまう場合
　│があると述べられています。双方向性についても、一致した見解が見られ
　│ていません。また、動機付けについてはまだ調査されていません。
　│
　│（２） 学習者特性
　│学習者特性の実証研究は34件中3件と少なく、認知的要因の下位項目で
　│ある既有知識や学力を扱ったものと、自己制御力などのメタ認知的要因を
　│扱ったものがあります。先行研究から、既有知識が少ない学習者ほど学習
　│が保持されることが示されており、教授エージェントが重要な橋渡し役と
　│なっていると述べています。学習者特性と感情や動機付けなどの要因に
　│関わる研究は、まだ行われていません。
　│
　│（３） 教授エージェントが担う機能
　│エージェントが担う機能については9つの研究があり、Klauer(1985)
　│及び、Klauer & Leutner (2007)の枠組みを用いて「動機付け」「情報
　│(学習内容への注意喚起、既有知識の活性化など、知識の統合など)」
　│「情報処理（必須条件に関する明示的な情報を与えるなど）」「記憶と検索」
　│「情報の転移」「モニターと指示」に分類しました。
　│「動機付け」と「情報」については、教授エージェントに「モチベーター
　│（動機付け）」「エキスパート（情報）」「メンター（動機付け+情報）」の
　│異なる役割を与えて比較した研究があります。この研究では、エージェン
　│トが動機付けを担う方が情報を担うよりも自己効力感が高く、学習の転移
　│を促すことが示されています。
　│「情報処理」については、3つの研究で説明と訂正フィードバックを比較
　│しています。フィードバック形式は動機付けには影響しませんが、学習の
　│保持については説明フィードバックの効果を示すものと、示さないものが
　│あり、異なる結果となっています。また、学習の転移については、説明
　│フィードバックの効果が示されています。
　│「モニターと指示」については6つの研究がなされており、内省プロンプ
　│トの検証が行われていますが、研究によって異なる結果となっています。
　│「記憶と検索」「情報の転移」についてはまだ研究がなされていません。
　│
　│（４） 教授エージェントのデザイン
　│34件の研究のうち25件はデザインに焦点化したものであることから、
　│Pedagogical Agents-Levels of Design（PALD）を下位のモデルとして
　│（Domagk, 2008; 2010）提案しています。このモデルは、次の３つの
　│レベルから構成されています。
　│
　│＜1．グローバルデザインレベル（Global design level）＞
　│キャラクターをデザインする際には、まず、人間か人間以外か、また、
　│動画か静止画かを決めます。動画は学習者の注意をひくものの、逆に集中
　│を妨げることもあります。
　│人間と人間以外のエージェントの比較研究では、学習の保持に関しては両
　│者に差がありませんでした。一方、動画と静止画比較研究では、学習の保
　│持について両者に差がありませんでしたが、転移課題については動画の方
　│が優勢だったと報告しています。
　│
　│＜2．ミディアムデザインレベル（Medium design level）＞
　│グローバルデザインが決定すると、次にミディアムデザインを決定します。
　│このレベルには、技術的な決定とキャラクターの選定が含まれます。
　│技術的な決定には、視覚と聴覚の側面があります。視覚面はエージェント
　│をどれだけ本物らしく作るかです。本物らしさについては多様な側面から
　│研究されているものの、明確な結果は導かれていません。聴覚面は音声の
　│アウトプットや話し方をどうするかという点です。書かれたテキストより
　│は音声が、コンピュータによる音声よりは肉声が、フォーマルな話し方よ
　│りは親しげな話し方の方が、学習者には好まれますし、学習効果も高いこ
　│とが示されています。
　│キャラクターの選定では、「エージェントの特徴」（感じがよい、信用で
　│きるなど）、エージェントが狙いとする「特定の役割」（エキスパート、
　│教師、友達など）、「ロールモデルが本物か、フィクションか」といった
　│点が考慮されます。
　│教授エージェントの能力や魅力に関わるキャラクターの選定は、学習に
　│影響を与える上に、不都合なデザインは学習の妨げになることもあります。
　│キャラクターの選定と動機付けに関する効果は、まだ明らかにされていま
　│せん。
　│
　│＜3．詳細デザインレベル（Detail design level）＞
　│最後に行うのが、エージェントの詳細デザインの決定です。年齢、性別、
　│服装、体重、人種などを決定します。声を発するのであれば、イントネー
　│ション、アクセント、話すスピードといったことも決定します。
　│エージェントの性別と動機付けや学習成果に関する研究では、男性が優勢
　│な場合と女性が優勢とがあり結論の一致を見ていませんが、詳細レベルの
　│デザインが学習プロセスに影響を与えるであろうことが明らかになりまし
　│た。
　│
　│■総括
　│本稿では「教授エージェントは学習者の動機付けや学習を促進するか」に
　│ついては、十分に明らかにすることができませんでした。しかし、PALDや
　│PACUの枠組みを用いてレビューすることで、先行研究を体系化し、将来的
　│な研究課題の基礎的な地図を示すことができました。一方、複数のエージ
　│ェントを比較して「学習者の動機付けや学習成果を促進させるには、教授
　│エージェントをどのようなデザインにするべきか」に着目した研究は多数
　│見られました。この様な研究は、教授エージェントは効果的か、どのよう
　│な条件が妥当であるか、また、どのようにデザインするかといった、実証的
　│に検証された実践者のためのガイドラインを発展させていくことに寄与す
　│るでしょうと締め括っています。
　│
　│
┃◎特集記事協力◎
┃末　橘花／東京大学 大学院 学際情報学府 修士1年
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┃お知らせ│BEAT Seminar┠──────────────────────
┗━━━━┷━━━━━━┛BEAT Seminar 2010年度第1回 BEAT公開研究会
「ソーシャルメディアによって変わる学びのかたち」
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BEAT(東京大学情報学環ベネッセ先端教育技術学講座)では、
震災の影響で延期になっていたBEAT Seminar「ソーシャルメディアによって
変わる学びのかたち」を6月4日（土曜日）に開催致します。

TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアは、人と人のつながりを変える
インフラストラクチャになりつつあります。学習が本質的に社会的なもの
であることを考えれば、人のつながりを変える力のあるメディアは、学びの形
を変える力も持っているはずです。

この公開研究会では、BEATで2010年度展開したソーシャルメディアに
よって高校生と大学生・社会人をつなぐ「Socla」プロジェクトを中心に、
ソーシャルメディアによって変わる学びのかたちについて議論を深めたいと
考えています。

尚、本セミナーはおかげさまを持ちまして満員御礼となりました。
当日は、セミナーの様子をUstreamにて配信する予定です。詳細は当日BEAT
のTwitter（http://twitter.com/#!/beatiii）にてお知らせいたします。


■主催：東京大学 大学院 情報学環 ベネッセ先端教育技術学講座

■日時：2011年 6月4日（土）午後1時より午後5時まで

■場所：東京大学 本郷キャンパス 情報学環・福武ホール（赤門横）
福武ラーニングシアター（B2F）
アクセスマップ>>http://www.beatiii.jp/seminar/seminar-map45.pdf

■内容：

1． 講演　13:00-13:40
「ソーシャルメディアが変える社会」
津田 大介（ジャーナリスト）

▼　休憩

2．報告1　14:00-14:40
「Twitterを利用して高校生と大学生・社会人が進路と学ぶ意味について
考える"Soclaプロジェクト"」
山内 祐平（東京大学 准教授）
北村 智　（東京経済大学 専任講師）

3．報告2　14:40-15:20
「グループで小論文を相互添削するシステム"Re:"（アール・イー）」
椿本 弥生（公立はこだて未来大学 特任講師）
高橋 薫　（東京大学 特任助教）

▼　休憩

4．参加者によるグループディスカッション　15:35-16:00

5．パネルディスカッション　16:00-17:00
「ソーシャルメディアによって変わる学びのかたち」
司　　会：藤本　徹　（東京大学 特任助教）
パネリスト：今村 久美（NPOカタリバ　代表理事）
椿本 弥生（公立はこだて未来大学 特任講師）
高橋 薫　（東京大学 特任助教）
山内 祐平（東京大学 准教授）

（※報告者、パネリストは一部変更になることがあります。）

■定員：180名（定員に達しましたので申し込みを締め切りました。）

■参加費：無料

■懇親会
セミナー終了後1F UTCafeにて
参加希望者（￥3,000）



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┃お知らせ│ UTalk ┠────────────────────────
┗━━━━┷━━━━┛「どう処理する？震災がれき」のお知らせ
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UTalkは、様々な領域で活躍している東京大学の研究者をゲストとして招き、
毎月開催するイベントです。
カフェならではの雰囲気、空気感を大切にし、気軽にお茶をする感覚のまま、
ゲストとの会話をお楽しみいただける場となっています。

東日本大震災では、大津波が家屋や車を一挙に押し流し、被災地は無惨にも
がれきの山と化しました。大量に残された建設系廃棄物は、今後どのような
プロセスを経て処理され、何に再利用されるのでしょうか？また震災に限らず、
普段、老朽化した建物の解体時に出る廃棄物はどこに運ばれ、どのように姿形を
変えているのでしょうか？ 6月のUTalkでは、資源循環シミュレーションや
再生コンクリートに関する研究をリードされている北垣亮馬さん（工学系研究科
講師）をゲストにお迎えします。
みなさまのご参加をお待ちしています。

日時：6月11日（土）午後2:00-3:00

場所：UT Cafe BERTHOLLET Rouge

（東京大学 本郷キャンパス 赤門横）

http://fukutake.iii.u-tokyo.ac.jp/access.html

料金：500円（ドリンク付き／要予約）

定員：15名


申し込み方法： (1)お名前(2)ご所属(3)ご連絡先（メール/電話）
(4)このイベントをお知りになったきっかけ、をご記入の上、

utalk2011@ylab.jp までご連絡ください。

※申し込みの締め切りは6月3日（金）までとします。

なお、申し込み者多数の場合は抽選とさせていただく場合がございます。
ご了承ください。

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┃│　編　集　後　記　┠──────────────────────┤
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Beating84号はいかがでしたでしょうか。

「@Eduなう！拡大版」は教授エージェントのレビュー論文を取り上げました。
実証研究では統制群を設けていない場合、支援の効果を語ることが難しい
という問題があります。このレビュー論文ではモデルを用いて既存の研究を
整理し、何が分かっていて何が分かっていないのかを明らかにしている点が
新鮮に思えました。新たな研究のネタや実践のヒントが詰まっており、
一粒で二度おいしい（？！）論文だと感じました。

それでは、また次号でお会いしましょう！


ご意見・ご感想をお待ちしております。
「Beating」編集担当　高橋　薫 (たかはし　かおる) kaorutkh@beatiii.jp

-------次回発行は6月28日の予定です。
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ベネッセ先端教育技術学講座にて、「Beating」からのお知らせのためだけに
使用いたします。また、ご本人の同意なく、第三者に提供することはござい
ません。

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ご遠慮いただいておりますので、転載を希望される場合はご連絡下さい。

□登録アドレスの変更、登録解除などは
http://www.beatiii.jp/beating/?rf=bt_m084b

□ご意見・ご感想は…
「Beating」編集担当　高橋　薫　kaorutkh@beatiii.jp
（東京大学大学院情報学環ベネッセ先端教育技術学講座　特任助教）

□「BEAT」公式Webサイト　http://www.beatiii.jp/?rf=bt_m084c

□発行：東京大学大学院　情報学環　ベネッセ先端教育技術学講座「BEAT」
Copyright(c) 2011. Interfaculty Initiative in information Studies,
The University of Tokyo. All Rights Reserved.

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