An automatic evaluation of learning behavior in online lectures with tablet PCs
| Project/Area Number |
22K13761
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
川又 泰介 成蹊大学, 理工学部, 助教 (60881787)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 学習評価 / 通信教育 / タブレットPC / デジタルペン / Webカメラ / VOD |
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| Outline of Research at the Start |
近年のオンライン教育の急速な普及により，オンライン講義中における学習行動の把握が困難であるという課題が挙げられてきた．そこで本研究では，オンライン講義における学習データを取得し，学生が確かに学習していることを自動的に認証するシステムの開発を行う．そのために本研究では，講義中における教員の発話・板書等の行動と，Webカメラとデジタルペンから取得した学習者の正面画像・筆記情報の対応関係を分析し，講義内で採るべき学習行動を学習者が行っているかどうかを講義時間全域で評価することが可能な自動学習評価システムの開発を行う．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では，デジタルペンとWebカメラを用いた学習評価システムの試作検証と，学生の学習状態からリアルタイムに個人性を抽出する方法論の検討を行った．
本研究において基幹となる学習行動の計測システムを試作し，実験にて評価を行った．実験結果より，筆記・顔情報の取得等については問題なく行えたものの，学生の疲労状態に依って筆圧や顔姿勢が変動する現象がみられ，これら学習行動とは無関係な要因を排除する必要に迫られた．
学生の状態から学習と無関係な要因を排除するために，状態の経時変化を追跡する手法について検討を行った．本手法を筆記情報に適用し，変化の追跡における適切なパラメータを探索し，知見を得た．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
学習行動と教材の対応付けを行うアルゴリズムに不備があり，その点の検証を行った．また，実験用機材の設計開発がハード・ソフトともに困難を極めた．そのため，当初予定していた映像視聴システムとノートテイキングシステムの開発については来年度に見送り，本年度はアルゴリズムの開発に注力することとした．
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| Strategy for Future Research Activity |
年度末時点では実験用システムのUIが完成しているため，今後はデータモデリングとサーバサイドの実装を完了し，実験によりデータを取得する．
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Report
(1 results)
Research Products
(5 results)
