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Accepted Paper
Paper long abstract
This study builds on a previously developed escape-room–style learning environment in the 3D virtual world Second Life designed to teach Japanese transitive–intransitive verb alternations, and extends it by introducing voice-based interaction with an AI agent. From a concept-based instruction perspective, the study examines the cognitive and interactional effects of replacing one human interlocutor with an AI agent. Following Yamada’s argument that transitive verb selection depends not on the agent’s intention but on learners’ awareness of agent involvement, the virtual environment visually foregrounds the relationship among agent, object, and resulting state.
Previously, learners engaged in collaborative dialogue with one another to confirm states and issue operational instructions; however, the requirement of simultaneous participation limited opportunities for practice. To address this constraint, the present study replaces one interlocutor with an AI agent and constructs an environment in which learners perform instructions and confirmations through voice input. In this design, when an object is clicked, its state is automatically presented using an intransitive verb, whereas transitive verb use is realized only through agent-initiated request expressions. This mechanism serves to highlight the functional distinction between transitive and intransitive verbs in a systematic way. As a result, the introduction of voice input reduces breakdowns in interaction caused by typographical errors during text entry and allows for more continuous dialogue. At the same time, learners are observed engaging in a process of meaning-making in which they interpret their own utterances by cross-referencing them with situational information in the virtual environment. On the other hand, several challenges emerge, including how to handle non-prototypical yet semantically appropriate expressions and how to design forms of interactional negotiation in dialogue with an AI agent. This presentation analyzes think-aloud protocols to examine how AI-mediated interaction influences learners’ conceptualization of transitive–intransitive distinctions and the quality of their interactional practices.
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References
山田隼人（2020）
「日本語教育における他動詞の捉え方の問題と教育上の提言」
『 高等教育推進センター紀要』第5号，pp. 21-34.
| Abstract in Japanese (if needed): | 音声入力を用いたAIエージェントとの対話による自他動詞学習 ―三次元仮想空間における概念基盤型指導の試み― 菊池 正人（ジョージア工科大学） 本研究は、自他動詞の用法理解を目的とした三次元仮想空間内タスク型学習教材を基盤として、音声入力を用いたAIエージェントとの会話練習を新たに導入し、その認知的・相互行為的効果を概念基盤型指導の観点から検討するものである。自他動詞の選択をめぐっては、山田（「日本語教育における他動詞の捉え方の問題と教育上の提言」）が指摘するように、動作主の意志の有無が直接的に他動詞選択を決定するのではなく、学習者がどの物体に動作主が関与しているかを自覚することが本質的に重要である。本教材では、仮想空間内でアバターが関与している対象が視覚的に示され、動作主・対象・状態変化の関係が体験的に把握できる設計を採用している。 従来は学習者同士の協働対話を通じて状態確認や操作指示を行ってきたが、同時参加の制約が学習機会を限定していた。そこで本研究では、対話相手の一方をAIエージェントに置き換え、学習者が音声で指示や確認を行う環境を構築した。また、物体をクリックした際には自動詞による状態提示が行われる一方、他動詞は動作主によるリクエスト表現を通じてのみ成立する仕組みとすることで、自他動詞の機能的差異が明確化されている。その結果、音声入力の導入により文字入力時の誤入力による対話停滞が軽減され、発話内容と仮想空間内の状況情報を照合しながら意味解釈を行う過程が観察された。一方で、非典型的だが意味的に妥当な表現への対応や、AIとの対話における相互交渉のあり方をどのように設計するかといった課題も確認された。本発表では、発話思考プロトコルの分析を通じて、AIとの対話が自他動詞の概念化と相互行為の質に与える影響を考察する。 ________________________________________________________________ 参考文献 山田隼人（2020） 「日本語教育における他動詞の捉え方の問題と教育上の提言」 『 高等教育推進センター紀要』第5号，pp. 21-34. |
Association of Japanese Language Education: 1
Session 3 Friday 28 August, 2026, -