本研究では，自律的に学習支援を提供できる教師ロボットの開発を進めています． 具体的には，学習者が困惑状態の表情を表出したかどうかをロボットが推定することで， 自律的な学習支援を実現しています．この状態を推定するために， 深層学習を活用した困惑推定手法を構築します． 参考：論文1 論文2
本研究では, 学習者と交互に問題を解き合うようなパートナーロボットの開発を進めます. 具体的には，学習者と交互に問題を解き合う行動モデル，学習者に共感するような感情を表出する感情モデル， 音声認識技術を用いた会話手法などを構築し,一緒に勉強したくなるようなパートナー型ロボットの実現を目指します． 参考：論文1 論文2
本研究では，臨床心理士の知能検査を訓練する機会が減少していることに注目して，研究を進めています． 近年，知能検査を実施できる臨床心理士の需要が増加しています．子どもは長時間の集中を保てないため， 臨床心理士は可能な限り効率よく短時間で知能検査を実施する必要があります． そこで訓練の対象となる子供のようなロボットの行動モデルおよび学習システムを開発を進めています． 参考：論文1
高齢者になると認知機能の減少により，危険運転の比率が高まり運転事故につながりやすくなります． 本研究では「どのような状況が危険か」「危険な状況でどのような対処をすればよいか」を教示するロボットを開発しています． ロボットは,怖がったり，泣いたり,高齢者に弱い立場を演出しながら，GROWモデルに基づいて正しい運転行動を教示します． 参考：論文1 論文2
