| Project/Area Number |
20H04213
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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 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University (2022)
Osaka Prefecture University (2020-2021) |
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Principal Investigator |
Kise Koichi 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (80224939)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石丸 翔也 大阪公立大学, 研究推進機構, 客員研究員 (10788730)
岩田 基 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (70316008)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
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| Keywords | 知能増強 / Learning Augmentation / Eye tracking / EOG / Accelometer / self-supervised learning / contrastive learning / vocabulometer / 学習増強 / センシング / アクチュエーション / 知識状態 / 心的状態 / モチベーション / 睡眠 / 学習支援 / 人工知能 / 視線解析 / 音読解析 / 自己教師あり学習 / Transformer / 読書行動解析 / 未知語推定 / 学習センシング / 学習アクチュエーション / 行動認識 / 英単語学習 / 手書き文字 / 確信度推定 / ナッジ戦略 / 英文多読 |
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| Outline of Research at the Start |
学習増強(Learning Augmentation;LA) とは，人の学習に対する知能増強を意味するものであり，機械が人間を助けてより良い学習を実現するという人間中心の研究分野である．本研究では，「人に無理なく知識のI/O を高速化すること」をLA の理念とし，これを実現する新しいモデルを提案し，有効性を大規模実験によって実証することを目的とする．本研究で提案するLA のモデルは，LA の3 軸: (1) 知識の入力と出力，(2) 知識状態と心的状態，(3) 知識状態と心的状態のセンシングとアクチュエーション，を統合的に扱うものである．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we focused on Learning Augmentation as a field of human-centered AI, and developed a system and evaluated experiments to realize it. The results of this study are (1) a proposal for a new vocabulary learning method called Vocabulometer, (2) a proposal for a nudge strategy to facilitate learning using Wordometer, which we have already developed, (3) a proposal for a method to facilitate learning by estimating the learner's confidence using eye trackers and arm movements (4) a deep learning method called Self-Supervised Learning that can accurately estimate reading behavior recognition and confidence even when labeled data is scarce.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、人間の学習をＡＩが助けるという枠組にのっとって、より人間が使いやすく，学習が容易であり，かつ離脱しにくいシステムを目指して研究を行ってきた．研究成果の学術的意義については，以下が挙げられる．(1) In-the-wildの環境で動作するツール群を構築し，有効性を検証した．(2)時系列データに対するself-supervised learningとその関連手法を提案した．一方で社会的意義としては，以下が挙げられる．(1) 作成した学習システムが，実際に学習者のパフォーマンスを改善することを示した．(2) 学習のモチベーションの維持，向上に有効となるナッジ戦略を4種類提案した．
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