| Budget Amount *help |
¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000)
Fiscal Year 2012: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2011: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2010: ¥8,060,000 (Direct Cost: ¥6,200,000、Indirect Cost: ¥1,860,000)
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| Research Abstract |
ランニングは,現代社会において最もポピュラーな運動であり,かつブームとも言える,ところが,手軽に始められる反面,すぐに止めてしまうランナーも一定数存在するという側面も否定できない,本研究を通じて,ランニングをスキル学習の対象としてとらえ,それによってランニングスキルに対する知的好奇心を高める事が重要である.そこで,本研究では,今年度は,(1)ランニングの学習プロセスを検討し,(2)単体支援モデルの詳細化,(3)分散支援モデルの検討,(4)オンラインモデルの研究に取り組んできた.学習プロセスとしては,ランナーの人口構造をピラミッド化し,その中で特に初級から中級層を対象とした際の学習プロセスについて整理した.また,単体支援の手法としては,三次元加速度センサで局所的なフォーム改善も可能であるが,ランニングが全身運動の側面も有することから,モーションキャプチャを導入し,トレッドミル上でのフォーム改善について研究を行った.その結果,一部の身体部位については,長時間走行により安定しない事が分かり,ほぼリアルタイムにそれを注意することで一定の改善が図られた.
一方で,オープンスキルとしてのランニングでは,屋外等の条件が刻々と変化する環境を前提とした際に,過去の自分と仮想的に競争する環境を構築し,有機ELディスプレイを帽子につけて走りなが、ら目視できるツールを構築した.また,リモートコーチングの可能なシステムも同時に開発し,実際にリモートコーチングの可能性を確認した.リモートコーチングでほ,映像ではなくセンサから得られる情報を元に判断を試みたが,映像では分かりにくい細かなフォームの変化についても捉えることができた.これは,技術支援により,幅広い層のランナー集団に適用可能なフレームワークとなりえる.
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