2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[1O5-GS-7] 画像音声メディア処理:分類・生成

2022年6月14日(火) 16:20 〜 18:00 O会場 (Room 510)

座長:吉田 周平(NEC)[遠隔]

17:20 〜 17:40

[1O5-GS-7-04] トピックモデルを用いた協働作業場面のデータ駆動型分析

〇有本 拓矢1、近藤 一晃1、下西 慶1、中村 裕一1 (1. 京都大学)

キーワード:グループワーク、トピックモデル

協働作業型のグループワーク活動は,他者と協力して一つのタスクを達成する学びを目的としてしばしば行われる.我々は情報システムを用いた振り返りのサポートを提供する事で,学びの質の向上をさせることを目指している.本研究では,そのための要素的な機能である「場面を自動的に特徴づける方法」について提案する.その特徴は,活動を記録した動画データの自己組織化によって,自らの分布を適切に表現する特徴を選ぶ点にある.参加者が自由に振る舞うことで形成されるグループワーク活動に対しても,網羅的な特徴づけができると考えた.提案手法は自己組織化の一つであるトピックモデル(LDA)に基づく.協力状態を示す要素的なふるまいを単語として,動画記録から取り出し,それ等の集合で場面を形成する.複数の場面に対してトピックモデルを適用することで少数のトピック空間への射影,すなわち特徴づけを行う.制限時間内にできるだけ高いタワーを作成する協働作業に提案手法を適用したところ,人間から見ても妥当な形で協力状態が特徴づけられていることが確認された.

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