情報処理学会 インタラクション2026

昨今，eラーニングの普及により，個別環境での学習機会が増加しているが，学習者が長時間集中力を維持することは困難であり，学習効果の低下が問題となっている．この問題に対し，システムが学習者の状態をセンシングして介入を行う学習支援手法が多く検討されてきた．本研究では，これらの手法を介入意図の明示性に基づき「顕在的介入手法」と「潜在的介入手法」に大別して整理する．しかし，これら手法は， 「心理的リアクタンス」の回避と「自発的な行動是正」の確実性がトレードオフとなる問題を抱えている．そこで本研究では，この問題を解決するために，自己客体視理論に基づき，学習者の非集中状態を物理的に外在化する物理モニタエージェントを提案する．本エージェントにより，学習者の集中力低下に応じて 「うたた寝」のようなだらけた挙動を示すことで，学習者に自己客体視を誘発させて，自発的に集中状態へ復帰させることを目指す．本稿では，作業媒体であるモニタ自体を物理的なエージェントとして用いる意義について述べるとともに，プロトタイプのシステム構成および制御実装，今後の展望について述べる．