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J-GLOBAL ID：201702218174417383   整理番号：17A1385202

言語過程における関心を刺激すると維持:Chatbotとヒトタスクパートナーの実験的比較【Powered by NICT】

Stimulating and sustaining interest in a language course: An experimental comparison of Chatbot and Human task partners

著者 (6件)： Fryer Luke K. (The University of Sydney, Australia) ,  Fryer Luke K. (The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Ainley Mary (University of Melbourne, Australia) ,  Thompson Andrew (Kyushu Sangyo University, Language Education and Research Centre, Japan) ,  Gibson Aaron (Kyushu Sangyo University, Language Education and Research Centre, Japan) ,  Sherlock Zelinda (Kyushu Sangyo University, Language Education and Research Centre, Japan)
資料名： Computers in Human Behavior  (Computers in Human Behavior)
巻： 75  ページ： 461-468  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0355A  ISSN： 0747-5632  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの学習領域における学生の関心を高めるための強力なツールである新しい技術。しかし,そのような関心の持続可能性と全体的影響は不明である。本スタディでは,学生の課題と関心に関する技術の長期的効果を試験した。実験研究では,外国語クラス(n=122)における学生を用いて行った:前コース後関心を含む12週間の実験試験と配列タスク関心対策であった。カウンターバランス設計を用いて,三週間間隔で学生はヒトと「Chatbot」パートナーの各々と分離発話タスクに従事した。連続タスクと経過(前後)における学生の関心を用いて,微分パートナー効果と経過関心発展の軌跡を評価した。時間の経過に伴って異なるパートナー条件下で課題の興味の比較は,学生の課題関心Chatbotではなくヒトパートナーとの有意な低下を示した。初期経過関心を考慮した後,構造方程式モデリングはヒトパートナーと課題興味のみが開発経過関心に寄与することを示した。ヒトパートナータスク関心が今後の方向関心を予測したが,Chatbotパートナー条件下で課題の興味はそうではなかった。Chatbotパートナー条件下では,最初のタスク後の課題関心の低下した新規性効果理論と実践に対する含意を論じた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ヒト ,  発話 ,  *言語 ,  外国語 ,  微分 ,  学習 ,  軌跡
準シソーラス用語： 構造方程式モデリング ,  実験研究 ,  持続可能性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： CMC ,  関心 ,  新規性効果 ,  教育と技術 ,  言語学習 ,  Chatbot

分類 (4件)： 技術教育  (JA01050T) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 言語 ,  過程 ,  関心 ,  刺激 ,  実験