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WaitChatter チャットの待ち時間に外国語の単語を覚えさせるMITの研究

WaitChatter は、ネットのメッセージサービスで相手の返答が無いなどの待ち時間を活用して、英単語などを覚えようという実験と、そのツールです。

チャット画面で、[Alt]+J を押すか下の部分をクリックすると、

英語-スペイン語の単語の組が示されます。(スペイン語はデフォルトがそうだったので。フランス語に切り替えることもできます)

その単語を「知ってたか」「知らなかったか」尋ねられるので、どちらか答えます。いくつかの閲覧が終わると、こんどはクイズのモードになり、

スペイン語に対する英語、または英語に対するスペイン語、を答えさせられます。「知らなかった」と答えた単語に関して何度か正しい回答をすると、

「この単語を覚えました」というメッセージがでます。

Chrome拡張のボタンを押すと、上のようにこれまでの学習の経過を見ることができます。

Chrome拡張機能は、Googleトーク 内でWaitChatter を動かすようになっていて、Gmail 内のチャットが Google Hangout に切り替わってる人は、Googleトークに戻さないと試すことができません。

切り替えても、こんなメッセージが出てきてしまうのですけれど。

GoogleトークにChrome拡張という組み合わせ、メジャーでもないしもうすぐ使えなくなってしまうようですが、実験としては組み込み安かったチャットサービスなのでしょうね。今は、メッセージの送信時にサードパーティーのソフトウェアに入出力を扱わせてくれるメッセージサービスもあまりないかもしれませんが、研究の結果学習の効果がある、ということになれば、相手の返信を待つ間に細切れに学習や仕事をする、みたいなのが普及したりするのかもしれません。

MITのデモ動画では、WiFiの接続待ちやアプリのデータ読み込み待ち、メールの(自動応答で返事が来ることがわかっている時とかの)返事待ち、に、単語クイズを1問2問できる、ような例を出しています。

待ち時間のあるツールやアプリで何といっても有効なのは広告でしょうけど、広告を見せる代わりに勉強させるような機能をつけることで、既存のツールがちょっと違う差別化できるという場合もでるのかも。

「ハッカー」という単語の初出は1963年

Yale名言辞典の編者フレッド・シャピロさんの調査によると、”hacker”が(切り刻む人という意味ではなく、)すごい技術を持つ者という意味で最初に印刷物に登場したのは、1963年のマサチューセッツ工科大(MIT)の学生新聞The Techの11月1日、第20号だということです。

(image credit: duartes.org)
(image credit: duartes.org)

この記事中では、電話のシステムに細工をして長距離電話のタダ掛けをするような人たちのことを「ハッカー」と呼んでいます。

これが最も古い記録だとすれば、「ハッカーという言葉自体には善も悪もない」とか「ホワイトハッカーもブラックハッカーもいる」という主張は、歴史的観点からは後付けということになってしまいますね。

MITのスラングだった時代から、ハッカーには「悪いことをする」という意味がついてまわっていた。とFredさんは述べています。

とはいえ、最初の使い方に縛られる必要はないと思うので、技術的にすごい人を悪い意味を含ませることなくハッカーと呼べるようであってほしいと、個人的には思いますが。

via First Recorded Usage of "Hacker" – Gustavo Duarte

人づきあいの苦手な人を治したり就職面接を上手にしたりしてくれるMITの仮想コーチソフトウェアMACH

MITメディアラボ博士課程の研究者エーサン・ホークさんの開発したソフトウェアMACH (My Automated Conversation coacH = 私の自動会話コーチ)は、人が会話する際のスキル向上を指導してくれるというシステムです。

ウェブカメラ・マイクのついたPCで、画面に表示されたCGのコーチと会話をします。CGは表情や話し方、身振りなどを組み合わせて、被験者と一対一の会話を行い、最後にはどのように会話が行われたかについてのフィードバックをしてくれます。

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「このような自動化システムによって、自分だけで社会的なインタラクションの練習をすることができます。インタラクションのペースを制御しながら、望むだけ練習を繰り返せますし、データは(訳注: 他者に渡すことなく)自分で所有できます」

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MACHの効果を検証するために、90人のMITの英語ネイティブの学生を3組にわけて、それぞれに架空の就職面接を受けさせています。一度目の面接を受けた後で、各グループには以下を異なるタスクを受けさせます。

  1. 面接のコツを教えるビデオを見る
  2. MACHでCGと話すが、フィードバックは渡さない。自分の一回目の面接の様子をビデオで見せる
  3. MACHでCGと話し、そこで自分が何回笑みを浮かべたか、アイコンタクトをどうしていたか、言葉の調子をどう変えていたか、「~みたいな」「基本的に、」「えーと」といったような間を持たせるための意味の無い単語をどれぐらい使ったか、といった解析結果を見せる

その後に二度目の面接を受けさせたところ、1と2ではほとんど違いがなかったのに対し、3.の学生だけは面接官から「その仕事に対する興味関心が現れているか」「面接の全体的な出来」「この人物を雇いたいか?」のすべての項目で著しく良い評価が下されたということです。

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同じことをバラツキなく何度でも再現できることは、ソフトウェアが人間のコーチよりも優れたところだし、ソフトウェアであれば異なる教授法をインストールして試すこともできます。また、人間のコーチだったら遠慮して言えないような厳しい指摘ができることも良い点なんだとか。

就職の面接以外にも、このようなソフトウェアによって、スピーチの練習、デートの技術、外国語の取得、社会的なコミュニケーションに問題を抱える人、などを助けることができるのでは、と期待しているということです。

動画はこちら

via
Automated ‘coach’ could help with social interactions – MIT News Office