| Project/Area Number |
22K02813
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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 | Konan University |
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Principal Investigator |
渡邊 栄治 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (20220866)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
尾関 孝史 福山大学, 工学部, 教授 (40299300)
小濱 剛 近畿大学, 生物理工学部, 准教授 (90295577)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Discontinued (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | オンデマンド型講義 / 受講動作 / 理解度 / ノーティング動作 / キーボード操作 / マウス操作 / ビデオ講義 / 講師 / 受講者 / ログ分析 / 動作 / 相互作用 |
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| Outline of Research at the Start |
コロナ禍の影響により，大学などの教育機関において，ビデオ講義を受講する「オンデマンド型講義」が実施されている．その際，受講者の理解度を把握するためにレポートなどを課しているが，「学習過程」としての受講者の受講状況を定量的に把握することが困難である場合が多く，その改善が望まれる．本研究では，「オンデマンド型講義」における受講動作 (ビデオ操作，ノーティングなど) と受講者の理解度 (ノートやレポート内容など) の関係を明確にすることである．得られた研究成果を，講師や受講者にフィードバックすることにより，粒度の細かい教育やビデオ講義の改善が期待される．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度の研究目的は，「ウェアラブル型センサーや画像処理による受講動作の検出」および「検出した受講動作に対する時系列モデリング」であった．本研究目的に対し，オンデマンド型講義におけるビデオ講義を対象として，学習者による講義ビデオの操作 (再生/一時停止/送り/戻り) およびノーティング動作を検出するための手法を構築した．また，検出した受講動作に対する特徴量を定義することにより，受講動作の時系列モデリングに寄与した．さらに，オンライン環境において，受講者が PC を用いて文書を作成するような学習環境を対象として，受講者の文章作成の過程を可視化することを目的に対して，(a) キーボードおよびマウスのイベント検出，(b) 画像処理によるアクティブなアプリケーションの検出，(c) 文章の編集操作の検出，(d) 文章の編集操作における特徴量の定義，(e) 定義した特徴量に基づいた受講者の編集スタイルの分類のための手法を構築した．
研究期間における研究目的は，(a) 講義ビデオに対する操作ログの抽出と時系列モデリング，(b) ウェアラブル型センサーや画像処理による受講動作の検出，および (c) 検出した受講動作に対する時系列モデリングであった．本研究目的に対して，(a) 画像処理によるアプリケーションのウィンドウ検出，(b) Word ウィンドウ内の変動 に基づいた文章の編集操作 (読む/スクロール/領域選択など) の分類を行うための特徴量の導入，(c) 導入した特徴量により表現される編集履歴に基づいた受講者の編集スタイルの分類，(d) ビデオ講義における講師の動作 (板書/説明動作) および受講者のノーティング動作の検出，(e) 両者の相互関係を表現するための時系列モデルの構築，(f) 時系列モデルにおける感度分析のための手法を構築し，それらの有用性を実験により評価した．
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