| Project/Area Number |
17K04827
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Education on school subjects and activities
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| Research Institution | Hiroshima Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松本 慎平 広島工業大学, 情報学部, 准教授 (30455183)
竹野 英敏 広島工業大学, 情報学部, 教授 (80344828)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 技能学習 / 技能伝承 / 技術教育 / 自己組織化特徴マップ / クラスタリング / モーション解析 / VR / AR / 個人特徴 / 機械学習 / SOM / 暗黙知 / 運動解析 / AR/VR / 可視化 |
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| Outline of Final Research Achievements |
A new learner adaptive training system for flat finishing skill has been developed. The system measures 4-D data of a learner’s file motion and extracts motion features that the learner can recognize one’s bad peculiarities easily. The features of the learners are classified certain peculiarity groups automatically and are effectively visualized peculiarity distribution by using Self Organizing Maps (SOM) technologies.
A new active learning system based on motion picture materials has been also developed. The system implements low cost VR/AR learning environment by adding CG character assistant agents on the motion picture materials. The agents promote the learner understanding of the material by presenting related information with personified responses. Experimental results showed the effectiveness of the system by the fact that the system increased learners’ motivations and inter-learners interaction.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
我が国の技術者養成を支えるイノベーターとしての資質を育み、学んだ知識と技能を社会に役立てようとする意欲を高めるために，小・中学生の段階からものづくり教育の充実が求められている。しかし現状では、そのための効果的な技能学習システムを欠いている。そのために、新しい観点や技術によるものづくり技能学習システムの開発が急務である。本研究ではこの要請に応えるべく、①高度熟練者の作業を運動解析し、学習者と比較することで、形式知と暗黙知（勘やコツ・クセ）の抽出システムを開発した。また、②視覚・聴覚情報を用いた仮想現実(VR)ならびに拡張現実(AR)の技術を導入した学習者適応型の技能学習システムを開発した。
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