| Project/Area Number |
20K12105
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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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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
KIM Sangtae 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (30400659)
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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 |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | デザイン学 / コンテンツデザイン / 感性デザイン / 環境認識 / インタラクション 学習環境 / HCI / インタラクション / 学習環境 / コミュニケーション / ICT教材 / ビジュアルコミュニケーション |
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| Outline of Research at the Start |
近年、デジタルツールの著しい発達・普及を背景として、タブレット端末を使用したデジタル教材が次々と発表されている。それにより従来の紙メディアの教材では不可能な表現を取り入れた新たな学習が可能となっている。さらに、近年スマートホームやAIなどの技術が人々の生活に密接に関係しつつある中で、本研究では教材コンテンツとユーザ間の学習効率向上に注目する。本研究は、直観的なリアルタイム３DCG操作性を持つ教材コンテンツへの挑戦、ユーザの状況に合わせて学習へ誘導ができるAIエージェントの融合により、ユーザの学習行動モチベーションを高めることをより積極的に支援する新たな試みである。
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| Outline of Final Research Achievements |
The plan for this study was to narrow the focus to the representation of the American Museum of Natural History's biological and ecological illustrations for the creation of ICT teaching materials, and to proceed with the collection of materials. In the first year of the study, the effects of COVID19 began to emerge, and we were unable to schedule a field survey. Considering that the interaction between the content and the user has a more direct impact on learning efficiency than the content itself, we decided to turn our attention to HCI research between the content and the user as an alternative. In particular, we focused on learning efficiency, and developed an AI agent that can judge the degree of concentration and posture detection during learning.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、AIエージェントを搭載したコンテンツ開発に関する内容である。現在のAIシステムでは、ユーザが最初にトリガーをかけないとAIが反応しない不自然さが生じる。このような不自然なコミュニケーションを避けるため、ユーザの行動を認識・把握・理解し、ユーザ個人にパーソナライズされたAIエージェントシステム基盤を構築した。さらに、この基盤から派生したコンテンツとして、能動型AIエージェントデザイン、心理戦ゲーム、リアルタイム集中度検出システム、姿勢改善支援システムを発表した。これらの研究によってHCIへの新しい体験が日常生活の中、低コストで実現する認識システムとして今後の可能性を示唆している。
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