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J-GLOBAL ID：202202248572621599   整理番号：22A1062780

健康管理シミュレーションにおける音声検出と位置決めデータからの共位置チーム通信のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modelling Co-located Team Communication from Voice Detection and Positioning Data in Healthcare Simulation

著者 (9件)： Zhao Linxuan (Monash University, Australia) ,  Yan Lixiang (Monash University, Australia) ,  Gasevic Dragan (Monash University, Australia) ,  Dix Samantha (Monash University, Australia) ,  Jaggard Hollie (Monash University, Australia) ,  Wotherspoon Rosie (Monash University, Australia) ,  Alfredo Riordan (Monash University, Australia) ,  Li Xinyu (Monash University, Australia) ,  Martinez-Maldonado Roberto (Monash University, Australia)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： LAK22  ページ： 370-380  発行年： 2022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： 共位置状況において,チームメンバーは,言語と視覚信号の組み合わせを用いて効果的に通信し,その中で位置形式が重要な役割を果たす。チームメンバーによって採用された空間パターンは,物理的空間が立位であり,その身体が配向するという点で,そのような顔対面状況中の相互作用の質を解析,増大させる上で重要である。本論文では,ヘルスケアシミュレーションの文脈で4つのチームで働く92人の学生から捉えられた空間(位置決め)とオーディオ(音声検出)データに基づく学生のコミュニケーションをモデル化した。非言語イベント(すなわち,総発話時間,重複音声,およびチームメンバーと教師に対する音声応答)を抽出し,教師の学習意図に従って学生のパフォーマンスの有意義な指標として役立つ程度を調べた。多モード学習解析に対する本論文の寄与は,i)学生が学習空間で自由に移動できる設定における半自動モデル通信に対する一般的方法;およびii)教師の学習設計に関するチームコミュニケーションの非言語指標の混合法解析の結果。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： *音声 ,  視覚 ,  *シミュレーション ,  相互作用 ,  学習 ,  言語 ,  位置決め ,  顔 ,  オーディオ機器 ,  *通信 ,  *健康管理 ,  看護 ,  多モード ,  発話
準シソーラス用語： *音声検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： オーディオ ,  協調学習 ,  コミュニケーション ,  解析学の学習 ,  マルチモーダル学習解析 ,  看護シミュレーション

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： シミュレーション ,  音声検出 ,  チーム ,  モデリング