[論文レビュー] Intelligent Conversational Bot for Massive Online Open Courses (MOOCs)

Ser Ling Lim, Ong Sing Goh|arXiv (Cornell University)|Jan 26, 2016

AI in Service Interactions参考文献 58被引用数 8

ひとこと要約

本論文では、学習者とインstructorの相互作用を向上させるために、大規模公開オンラインコース（MOOCs）に統合された知的で会話可能なボット、MOOC-botを提示する。AIMLを用いた知識表現と、Web Speech APIを用いた音声入出力を活用し、ベンチマーク課題における会話の長さと正確性の両面で優れたパフォーマンスを示したプロトタイプであり、複数の分野にわたり24時間365日、多言語対応のサポートを提供する。

ABSTRACT

Massive Online Open Courses (MOOCs) which were introduced in 2008 has since drawn attention around the world for both its advantages as well as criticism on its drawbacks. One of the issues in MOOCs which is the lack of interactivity with the instructor has brought conversational bot into the picture to fill in this gap. In this study, a prototype of MOOCs conversational bot, MOOC-bot is being developed and integrated into MOOCs website to respond to the learner inquiries using text or speech input. MOOC-bot is using the popular Artificial Intelligence Markup Language (AIML) to develop its knowledge base, leverage from AIML capability to deliver appropriate responses and can be quickly adapted to new knowledge domains. The system architecture of MOOC-bot consists of knowledge base along with AIML interpreter, chat interface, MOOCs website and Web Speech API to provide speech recognition and speech synthesis capability. The initial MOOC-bot prototype has the general knowledge from the past Loebner Prize winner - ALICE, frequent asked questions, and a content offered by Universiti Teknikal Malaysia Melaka (UTeM). The evaluation of MOOC-bot based on the past competition questions from Chatterbox Challenge (CBC) and Loebner Prize has shown that it was able to provide correct answers most of the time during the test and demonstrated the capability to prolong the conversation. The advantages of MOOC-bot such as able to provide 24-hour service that can serve different time zones, able to have knowledge in multiple domains, and can be shared by multiple sites simultaneously have outweighed its existing limitations.

研究の動機と目的

• MOOCにおけるリアルタイムのインstructorとの対話を欠如している問題を解決するため、自動化された会話エージェントを導入すること。
• 複数のMOOCプラットフォームやタイムゾーンに対応できるスケーラブルかつ再利用可能なボットの開発。
• 自然言語理解と音声機能を統合し、学習者の関与を向上させること。
• Chatterbox Challenge や Loebner Prize といった標準化されたベンチマークを用いてボットのパフォーマンスを評価すること。
• 教育現場において、拡張可能なドメイン適合性を持つ知識ベース型チャットボットを実装する可能性を示すこと。

提案手法

• システムアーキテクチャは、ルールベースの応答生成に向けた知識ベースを人工知能マークアップ言語（AIML）で構築した。
• AIMLインタプリタがユーザーの入力を処理し、知識ベースから適切な応答を取得または生成する。
• チャットインターフェースはMOOCウェブサイトに埋め込まれ、テキストまたは音声によるリアルタイム対話を可能にする。
• Web Speech API を使用して、音声認識による音声入力と、音声出力のためのテキストから音声への変換を実現する。
• 知識ベースには、Loebner Prize 優勝ボットである ALICE ボットの既存コンテンツ、UTeMのコースコンテンツ、および頻出質問が含まれる。
• システムはモジュラー設計となっており、異なるMOOCプラットフォームへの容易な統合と、新しい知識ドメインへの適応が可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ルールベースの会話ボットは、MOOC環境における学習者からの質問を効果的に処理できるか？
• RQ2 ボットは人間の会話に類似した、一貫性があり長時間にわたる会話の維持がどの程度可能か？
• RQ3 Chatterbox Challenge や Loebner Prize といった標準ベンチマークで、ボットのパフォーマンスはいかがなっているか？
• RQ4 ボットは、異なるタイムゾーンや学習者集団に対し、一貫性があり正確な応答を提供できるか？
• RQ5 複数のMOOCプラットフォームに知識ベース型ボットを展開するにあたり、スケーラビリティと再利用性の利点は何か？

主な発見

• MOOC-botは、Chatterbox Challenge および Loebner Prize ベンチマークで優れたパフォーマンスを示し、ほとんどのテスト質問に対して正答を提供した。
• ボットは会話の長さを延長することができ、効果的な対話管理と関与促進能力を示した。
• 24時間365日サービスを提供し、世界的なMOOCで一般的なタイムゾーンの制限を克服した。
• モジュラー設計のおかげで、最小限の再設定で新しい知識ドメインに容易に適応可能であった。
• Web Speech API を用いた音声認識と音声合成の統合により、テキストと音声の両方のモodalな対話が可能になった。
• AIMLの使用により、迅速なプロトタイピングと、複数の教育分野にわたる知識ベースの拡張が可能となった。