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J-GLOBAL ID：202002288308617527   整理番号：20A2462317

手話語彙学習を強化するための具体化エージェントのためのフィードバック戦略【JST・京大機械翻訳】

Feedback Strategies for Embodied Agents to Enhance Sign Language Vocabulary Learning

著者 (4件)： Phan Han Duy (Monash University, Melbourne, Australia) ,  Ellis Kirsten (Monash University, Melbourne, Australia) ,  Dorin Alan (Monash University, Melbourne, Australia) ,  Olivier Patrick (Monash University, Melbourne, Australia)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： IVA ’20  ページ： 1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイン言語を学習するとき,精度に関するフィードバックは語彙取得に重要である。このような視覚フィードバックを提供する技術を設計するとき,誤りを同定し,学習者に意味があり効果的なフィードバックを提示するための効果的な方法を研究する必要がある。モーションキャプチャ技術は,学習者によって作られたサインの精度を示す視覚フィードバックの提示を通して,サイン言語学習経験を強化する新しい機会を提供する。サイン言語語彙の位置および総運動を学習するための具体化エージェントベースシステムを設計,開発し,評価した。システムは,サインを示し,署名で学習者の試みを追跡し,それらの誤りの学習者に視覚フィードバックを提供する。5つの異なる型の視覚フィードバックを比較し,51人の参加者を含む研究において,学習者が,明示的な補正の有無にかかわらず,インストラクタの動きと同時に,サインでのそれらの試みが同時に示された視覚フィードバックを選好することを確認した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  言語 ,  *語彙 ,  *手話 ,  *エージェント ,  モーションキャプチャ
準シソーラス用語： 学習者 ,  視覚フィードバック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： HCI ,  アクセシビリティ ,  知的仮想エージェント ,  運動技能 ,  手話 ,  視覚フィードバック ,  可視化

分類 (2件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 手話 ,  語彙 ,  学習 ,  強化 ,  エージェント ,  フィードバック ,  戦略