| Project/Area Number |
21K02847
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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 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | Tokyo National College of Technology |
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Principal Investigator |
武田 美咲 東京工業高等専門学校, 電気工学科, 講師 (10879828)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永井 翠 東京工業高等専門学校, 電子工学科, 准教授 (60591154)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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| Keywords | タイピング / 筋活動 / 動作分析 / 運動パフォーマンス / 速度と精度のトレード・オフ |
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| Outline of Research at the Start |
若年層のプログラミング教育推進および能力向上のためには、プログラミング学習者のタイピングスキルの向上にも重点を置くべきである。タイピングスキル向上のためには、タッチタイピングがどれだけできているのかを定量的に評価し、具体的な改善策を助言できるシステムが必要である。本研究では、タイピング中の手指動作、筋活動および視線といった生体情報を活用して打鍵者のタッチタイピングスキルを定量的に評価できるシステムを開発する。これにより、プログラミング学習者が速くて正確、かつ疲れにくいタッチタイピングスキルを獲得できる教育環境構築を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、タイピング中の手指動作を計測・解析することでタイピング動作のパフォーマンスを評価できる技術を開発することを目的として進めてきた。当該年度は、Ultraleap 3Diという小型のハンドトラッキングデバイスを導入し、タイピング中の手指動作をマーカーレスで計測できる環境を構築した。この計測環境を用いてタイピング動作の速度と精度、各指の移動量などを評価できるアプリケーションを開発した。さらに、現実空間にキーボードやピアノがなくても仮想空間上でキーボードタイピングやピアノの演奏ができるアプリケーションを作成した。本技術が確立されれば、将来的には小型のタブレット端末を用いて一般の方でも簡易的にタイピングのパフォーマンス評価を行えるアプリケーションの開発につながると考えられる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究代表者が産休・育休を取得したため、進捗状況が研究計画より約半年分遅れることになった。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、これまで開発してきた基本的なタイピングアプリケーションに手指動作データの計測・解析機能を組み込む。さらなる展望としては、手指専用筋電計を開発し、手指の筋活動解析機能を組み込みたいと考えている。
(1)動作データ解析によるタイピング評価システムの開発：計測した手指関節の位置データは、申請者のこれまでの研究[Takeda et al., 2019]に基づき、打鍵の速度や正確さについて動力学的な観点からより詳細に解析する。打鍵者が特定の指に頼ってタイピングしているのか、それとも指全体を使用しているのかを定量的に可視化するために各指の使用率を分析する。また、タイピング中に手の固定があるかどうか、ホームポジションへ戻れているかどうか（ホームポジション帰還率）、躍度もしくはトルク変化評価値による動作の滑らかさ [Flash and Hogan, 1985; Uno et al, 1989] 等の分析も行う。視線情報解析により、タイピング中にキーボード面の文字刻印を見ながら打っているかどうかを評価する。タッチタイピングスキルを獲得するためには、キーボード面を見ている割合を小さくする必要がある。以上のあらゆる側面からの生体情報解析により、打鍵者のタイピングスキルの定量化を図る。
(2)手指専用筋電計の開発および筋活動解析も含めたタイピング評価システムの作製：永井 翠准教授（東京高専 電子工学科）と共同で手指の表面筋電位を記録するための筋電計の開発を行う。作製した手指専用筋電計を用いてタイピング中の手指の筋電位を計測する。計測した筋電位に対して筋疲労度解析および筋シナジー解析を行う。筋疲労度解析は筋疲労の評価方法として一般的な筋電の周波数解析により行う。また、筋シナジー解析は抽出されたシナジー数に基づき運動パフォーマンスを評価することを検討する。
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