| Project/Area Number |
19K22874
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
前 泰志 関西大学, システム理工学部, 教授 (50304027)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | センサベースドエジュケーション / 個人適応学習 / 学習の質 / センサベースドエジュケーションション |
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| Outline of Research at the Start |
学習者の生理・行動・環境からなる学習場を計測し，学習の質向上のために学習者個人に適応して学習場をオンラインで最適化する教育・学習法であるセンサベースドエジュケーションを提案し，その学習システムの構成法を明らかにすることを目的とする．学習場のマルチモーダルな多次元時系列データの分析に基づき，統合的な「学習の質」を指標化する．これにより学習場の計測に基づきオンラインで「学習の質」を予測・評価し，時々刻々変化する学習場の状態に合わせて学習者個人に適応した行動の提案や環境制御で学習場を最適化する学習システムの構成法を明らかにする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
学習者の生理・行動・環境からなる学習場を計測し，学習の質向上のために学習者個人に適応して学習場をオンラインで最適化する教育・学習法であるセンサベースドエジュケーションを提案し，その学習システムの構成法を明らかにすることを目的とする．学習場のマルチモーダルな多次元時系列データの分析に基づき，統合的な「学習の質」を指標化する．これにより学習場の計測に基づきオンラインで「学習の質」を予測・評価し，時々刻々変化する学習場の状態に合わせて学習者個人に適応した行動の提案や環境制御で学習場を最適化する学習システムの構成法を明らかにする．
2023年度は，昨年度から引き続き，パソコンの画面を見てオンライン学習をしているシーンを想定した実験学習環境において，パソコン画面の上部に設置したWebカメラで人の顔や目の領域を検出し，画面上の注視領域を推定する手法について継続して開発を行った．人は様々な頭部姿勢をとりうることから，頭部姿勢変化にロバストな手法を開発するために，機械学習する顔や目領域の画像の種々のパラメータの検討と実験による検証を行った．また，これまでに開発したWebカメラを用いた非接触による画像からの心拍数推定法を利用し，オンライン会議画面から推定した心拍数と接触式心拍センサで計測した心拍数と比較検討を行った．オンライン会議画面から推定する心拍数の誤差が大きくなる場合の原因を調査し，改善する手法の開発を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究協力者を増やし，顔や目の検出，画面上の注視領域の推定法の開発ならびにオンライン会議ツールを利用した遠隔の複数人の心拍数の推定法の開発を行っている．進捗を加速するため，研究協力者を増やし，開発と実験による逐次的評価を並行して行っているものの，当初の実施計画からはやや遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き計測法の開発，計測，計測データの分析に基づく学習の質の指標の探索を行い，研究を推進する．具体的には，画像からの顔検出，頭部姿勢計測をベースに，非接触での心拍，視線の検出方法を改善する．また，学習動作と心拍数など生体状態の計測を行い，それらの関連を分析することで，実験環境での生体計測情報と行動計測情報の計測データをもとに，学習の質の指標を探索する．学習者個人に適応した行動の提案や環境制御で学習場を最適化する学習システムの構成法を明らかにしていく方策である．
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