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J-GLOBAL ID：202302282225496342   整理番号：23A3109233

マルチモーダル機械学習モデルに基づく就職活動面接訓練フィードバックシステム効果の分析

Analysis of Job Interview Training Feedback System Effectiveness Based on a Multimodal Machine Learning Model

著者 (4件)： 大庭知也 (北陸先端科学技術大学院大) ,  黒木春樹 (北陸先端科学技術大学院大) ,  MAWALIM Candy Olivia (北陸先端科学技術大学院大) ,  岡田将吾 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 37th  ページ： ROMBUNNO.3Q1-OS-19a-05(J-STAGE)  発行年： 2023年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 我々は,VR体験型の人型エージェントシステムを構築し,就職面接対話データコーパスを収集した.このデータコーパスには,第三者の専門家が採点した面接スキルのスコアと,被面接者が記入した自己効力感のアノテーションが,質問-回答ごとに含まれている.また,音響・生体信号・視線・言語などの様々なマルチモーダルデータも含まれている.本研究では,就職活動面接訓練を自動で行うためのフィードバックシステムを開発し,そのフィードバックの影響について分析を実施した.フィードバックシステムには音響・言語特徴を利用した機械学習モデルを利用している.対照群では,本を用いたフィードバックを実施した.本と提案システムの効果を比較した結果,本と比較したときに,提案システムによるフィードバックが自身を過大評価する傾向のある群に対して,自信を抑制できる可能性が示唆された.(著者抄録)

シソーラス用語： *フィードバック ,  特徴抽出 ,  *エージェント ,  仮想空間 ,  バーチャルリアリティ ,  コミュニケーション
準シソーラス用語： VR ,  コミュニケーションスキル ,  *仮想エージェント

分類 (1件)： 人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチモーダル ,  機械学習モデル ,  就職活動 ,  面接 ,  訓練 ,  フィードバックシステム ,  分析