Project/Area Number |
21K17820
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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Research Institution | Utsunomiya University |
Principal Investigator |
山仲 芳和 宇都宮大学, 工学部, 助教 (00804238)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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Keywords | ストレス推定 / ユーザ挙動測定システム / モデル構築 / リモートワーク・Web授業 / PC操作測定システム / 磁気式センサ / PC操作 / パラメータ同定 / 最適化 |
Outline of Research at the Start |
Web講義の増加に伴う学生のストレス急増は,深刻な社会問題となっている.学生をケアするためには,彼らのストレスを正確に把握する必要があるが,既存の検査法は精神的にも設備的にも大きな負担を伴う. 本研究では,Web講義受講生のPC操作からストレスを推定する新手法の開発を目指す.まず,被験者のPC操作を力学モデルのパラメータとして定量化する.同時に,唾液アミラーゼから被験者のストレス量を測定し,データベースを構築する.次に,力学モデルのパラメータからストレス量を推定するニューラルネットワークを構築し,ストレス推定を行う.この推定法は,ユーザの負担が低く,PC操作を伴う多くの場面で活用が期待できる.
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Outline of Annual Research Achievements |
新型コロナウイルスの蔓延を契機に,オンライン授業やリモートワークが急速に増加している.デジタル化・リモートワークが強力に推進される社会情勢を鑑みれば,このような流れは,一過性のものではなく,afterコロナの時代でもますます重要になると考えられている. 一方で,Web講義に伴う提出課題の急増,友人に会えない孤独感,教員とのコミュニケーション不足により,学生のストレスが急増している.過度なストレスは学生の学びを阻害することが知られており,ストレスレベルに合わせた個人ケアが求められる.このためには,まず学生のストレスを正確に把握する必要がある.しかし,既存のストレス検査法は,例えば50問のアンケートへ回答することが必要であったり,特殊な心電・脳波計測が必要など,精神的もしくは設備的に大きな負担を伴う. そこで,本研究課題は,ユーザがオンライン授業やリモートワークで日常的に行う動作に着目し,ユーザへの負担が少ない新たなストレス手法の開発を目的とした.このようなストレス推定法を実現するためには,ユーザの動作を模擬するモデルを構築する必要がある. 昨年度までの研究では,PCを操作するユーザの挙動測定システムの構築と,これを用いて被験者の実データを収集した.しかし,ユーザによる恣意的な動作には試行ごとにおおきなばらつきがあり,これを統計的に扱うには,ユーザの試行回数が膨大になることが示唆された. そこで本年度は,より簡素なデバイスとタスクとして,スマートホンの把持動作に着目した.実際に測定システムの構築,被験者のデータ収集を行い,把持動作のモデルを構築した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
昨年度までの研究から,測定対象を大きく変更した.結果として,ユーザの挙動を再現するモデルの構築に成功し,ユーザの挙動をモデルパラメータで表現することができた.しかしながら,構築したモデルからユーザのストレスを推定する段階には至っていない.
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Strategy for Future Research Activity |
構築したモデルを基本とし,ストレス推定に必要なタスクを選定する.また,必要に応じてモデルを修正する.
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