情報処理学会 インタラクション2025

近年，新型コロナウイルス感染症の影響や教育現場の変化により教員志望者の教育実習や模擬授業の機会が減少し十分な現場経験を積むことが難しくなっている．その結果，新任教員は現場で「リアリティ・ショック」と呼ばれる心理的ギャップを原因とした離職率の増加や精神的負担が深刻化している．本研究は，この問題に対処するため仮想生徒エージェントを用いた授業訓練システム「CLASS3.0」を提案する．LLMを活用し自然な対話や即興的なインタラクションを再現し，教師志望者が即時的な応答や多様な生徒対応スキルを習得できる環境を構築した．実験では，応答速度を定量的に評価しベテラン教員の応答時間に近づけることを目標とした．今後はAI技術の高度化や運用データの分析を通じてより効果的で実践的な教員トレーニング環境の実現を目指す．