| Project/Area Number |
19H04157
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
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| Research Institution | Future University-Hakodate |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平田 圭二 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (30396121)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥12,740,000 (Direct Cost: ¥9,800,000、Indirect Cost: ¥2,940,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2019: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
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| Keywords | 学習支援 / インタラクション / 情報デザイン / 機械学習 / 技能 / AI / ヒューマンコンピュータインタラクション / インタラクティブシステム / ヒューリスティクスルール / 数理モデル / 技能習得 / 予測 |
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| Outline of Research at the Start |
ピアノ・書写・イラストなどの身体を伴う技能の習得には多大な時間と労力がかかります．学習者はいつ技能を習得できるようになるかわからず，不安や焦りをいだきながら，地味な基礎練習を続けなければなりません．そこで本研究は初心者（全くできない状態から初級レベルにまで上達するまで）を対象とした技能習得予測モデルを構築します．そして，学習者のスキルを点検・モニタリング・診断し，学習者の要望（練習量・練習難度・習得完了希望日など）を考慮した学習プランを構築する学習支援AI基盤を構築することで解決します．これらにより学習者は安心・計画的・意欲的に技能習得に取り組め，技能習得体験の質を大幅に改善できます．
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study is to construct a predictive model for skill acquisition that integrates human-computer interaction (HCI) technology and machine learning, and to build an AI infrastructure to support learning. Learning physical skills such as piano, calligraphy, and illustration takes a great deal of time and effort. Learners do not know when they will be able to master a skill, and must continue to practice basic skills while feeling anxious and impatient. Therefore, this study constructs a predictive model of skill acquisition for beginners. The solution is to construct a learning support AI infrastructure that checks, monitors, and diagnoses the learner's skills, and constructs a learning plan that takes into account the learner's needs (amount of practice, degree of difficulty, desired date of completion, etc.).
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
技能習得予測技術は，従来の学習支援システムを躍進させる革新的な成果になり，インタラクション・教育工学・認知心理学分野への学術的貢献ができる．また，本研究の成果は，身体を活用したゲーム開発や，新たな知育教材・情操教育用教材・生涯学習教材などの開発に直接的に応用できるだけでなく，人間の教師が生徒に指導する場合や，親が子供に技能を教える場合に，例えば，自立を促すためには何をどこまで指導するべきかなどの指導方法の検討においても応用でき，教育現場にも貢献できる．
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