| Project/Area Number |
21K20224
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
:Education and related fields
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| Research Institution | International Professional University of Technology in Nagoya |
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Principal Investigator |
Nakatani Hiromasa 名古屋国際工科専門職大学, 工科学部, 教授 学部長 (80109131)
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| Project Period (FY) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | オンライン授業 / 授業支援 / 顔画像 / 動作認識 / Online class / Teaching support / Attention level / Face detection / Gesture analysis / 表情認識 / 受講状況 / 授業改善 |
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| Outline of Research at the Start |
オンライン授業では時間的・空間的に自由度の高い学習が可能となる。ただ対面授業と比べてオンライン授業では多人数の理解度や集中度などをスクリーンから教員が認識するのは困難である。
本研究は画像処理技術を応用し受講生の表情・動作を解析して多人数の受講状況を認識する過程をコンピュータ上に実現することによって、オンライン授業を支援する環境を構築する。
さらにその応用として、授業の評価について定量化を図ると共に多数の評価実験でのデータを分析して、授業改善を支援する機能についても研究する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Given the high degree of freedom and efficiency for the participants, online learning is expected to continue to grow even after the COVID-19 pandemic. However, there is a noticeable difference between traditional teaching and online teaching. Though holding students' attention is always the key to keep the quality of learning, it is difficult even for experienced teachers to judge students' attention while conducting online teaching.
Therefore, we have proposed to use a computer vision technique to develop a system for online classes where students sit in front of their own webcams. The system we have designed in this project can support the teacher by measuring students' attention level by utilizing digital information through an online meeting platform.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
社会的意義：コロナ禍以前には２％に過ぎなかったオンライン授業が、感染拡大３ヶ月後には９８％までに急増し、コロナ禍後も常態化しつつある。ただ多人数の集中度などをスクリーンから教員が認識するのは対面授業と異なり困難である。受講状況を機械に認識させるという本成果はその課題解決に寄与する。
学術的意義：教員に負わされた受講状況の判断を機械に代替させるために、学生の表情や行動を認識する手法が研究されてきた。しかし、それらの研究では従来の対面授業を対象としたためオンライン環境への適用は困難である。オンライン授業に特化して、学生の集中度を測定するという本成果はその課題解決に寄与する。
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