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学習効果を最大にするのは、メンターの「数」
メンターは目標を到達する上で非常に大切な存在です。メンターの効果を最大にする方法が明らかになりました。それは、実在してもいなくても関係なく、ロボットであっても関係ないそうです。ただ一つ条件があります。それは、”2つ以上”の存在です。
Tsukuba, Japan – Social rewards such as praise are known to enhance various stages of the learning process. Now, researchers from Japan have found that praise delivered by artificial beings such as robots and virtual graphics-based agents can have effects similar to praise delivered by humans, with important practical applications as social services such as education increasingly move to virtual and online platforms.
参照元:http://www.tsukuba.ac.jp/en/research-list/p202011050400
子供はごっこ遊びが好きです。
オトナの言葉を用いてしまえば、ロールプレイングと言って、疑似的にその環境を作り出して、決められた役割になり切るという事です。
そのごっこ遊びの中に、小筆もよく子供にねだられましたが、「パパは○○の役をやって、私は私のまま」というのがあります。
自分は何の役割分担を請け負わないけど、あなたは○○の役をやってね、というものです。
ロールプレイングから、実際の人間がどういう経験値を得ているかは詳細はわかりませんが、少なくとも、学習においては、とてつもない効果がある事が、筑波大学の研究により判明しました。
筑波大学の研究者は、ロボットが画面に表示されているか物理的に存在しているかにかかわらず、ロボットによって提供される賞賛によって、運動タスクのオフライン統合が強化されることを発見しました。
さらに、2人のエージェントからの同時の賞賛は、エージェントが物理的に存在するか仮想であるかに関係なく、1人だけからの賞賛よりも強い効果がありました。
このような効果は、教育を促進し、人間とロボットの相互作用を全般的に強化するのに役立つ可能性があります。
賞賛などの社会的報酬は、学習プロセスのさまざまな段階を強化することが知られています。
現在、日本の研究者は、ロボットや仮想グラフィックベースのエージェントなどの人工的な存在によって提供される賞賛は、教育などの社会サービスがますます仮想およびオンラインプラットフォームに移行するにつれて、重要な実用的なアプリケーションで、人間によって提供される賞賛と同様の効果を持つ可能性があることを発見しました。
ロボットと仮想エージェントからの賞賛は、タスク中の人間のモチベーションとパフォーマンスを向上させることがわかっていますが、これらの相互作用が、学習プロセスの重要なコンポーネントであるオフラインスキルの統合に同様の影響を与えるかどうかは調査されていません。
さらに、ロボットおよび仮想エージェントによる賞賛の提供に関連するさまざまな条件は、これまで徹底的に調査されていませんでした。筑波大学の研究者たちは、本研究でこれらの質問に取り組むことを目指しました。
筆頭著者の塩見正博氏は説明します。
「以前の研究では、他の人からの賞賛が人間の運動能力のオフラインの改善にプラスの影響を与える可能性があることが示されています。しかし、人工的な存在からの賞賛がオフラインの改善に同様の影響を与えることができるかどうかは、これまで調査されていませんでした。」
これらの質問を調べるために、研究者は参加者に、賞賛のタイミングと頻度、エージェントの数、およびエージェントが物理的に存在するか画面に表示されるかどうかの点で異なるいくつかの異なる条件下での指タッピングタスクを学ぶように求めました。
次に、参加者は翌日にタスクを繰り返すように求められ、タスクのパフォーマンスが2日間で比較されました。
飯尾隆正教授は説明します。
「賞賛はタスクのパフォーマンスの測定可能な増加につながり、タスクのオフライン統合の増加を示していることがわかりました。さらに、賞賛の量が同じであっても、2人のエージェントが1人のエージェントよりも参加者のパフォーマンスを大幅に向上させました。」
ただし、賞賛が物理的なロボットによって提供されたのか、仮想エージェントによって提供されたのかは、効果に影響しませんでした。
塩見正博氏は言います。
「私たちの研究は、人工的な存在からの賞賛が、人間によって提供される賞賛に似た方法でスキルの統合を改善したことを示しました。このような調査結果は、たとえば、子供の学習を促進したり、運動やリハビリテーションのアプリケーションに役立つ可能性があります。」
今後の作業では、VR環境など、さまざまな環境で提供される賞賛の効果と、より多くのエージェントの効果を検討する可能性があります。
ロボットの行動の社会的影響に影響を与える要因をより深く理解することは、教育、サービス、および娯楽アプリケーションのますます重要な要素である人間とロボットの相互作用の質を向上させるために不可欠です。
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