| Project/Area Number |
23K12841
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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 | National Institute of Information and Communications Technology |
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Principal Investigator |
渡部 宏樹 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 研究員 (00849896)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 学習意欲 / 脳波 / 個別最適化学習 / 事象関連電位 / 意欲 / 注意 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、脳波などの生体情報を用いて、デジタル教材を使用した学習に対するモチベーションを定量的に評価し、学習者がどのような達成目標を設定した場合にモチベーションの度合いが高まるかという個人の好みを推定するシステムの実現を目指す。そして、生体情報に基づき学習者一人ひとりの好みに応じた目標を自動で設定しその達成を促すことで学習に対するモチベーションを喚起するような個人最適な学びを提供するデジタル教材に向けた基盤技術の開発を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、デジタル教材を使用した学習中の脳波を活用し、客観的な学習意欲の推定技術の開発を行い、さらに、学習意欲の推定結果に基づいて各学習者に最適な達成目標を設定することで、個別最適化された学習を提供する学習システムの開発を目指している。今年度の研究では、実際の学習環境を模した状況でデジタル教材を使用した学習中に計測した脳波を利用して、どのような目標指示が学習者の学習意欲を向上させるかを推定するための機械学習モデルを開発した。学習中の脳波データを計測するために、タブレットを使用して算数問題を解くデジタル教材を準備した。学習者には、異なる複数の達成目標（自己ベストを更新する、他の学習者と比較して良い成績を収めるなど）を設定し、その目標を達成することを目指して教材に取り組むように指示し、その最中の脳波を計測した。計測した脳波データから学習意欲を推定するため、学習意欲に応じて変動すると知られている、正解または不正解のフィードバックを処理する事象関連電位（P300およびフィードバック関連陰性電位）の反応パターンに注目し、この反応の変動を捉えることで、どの達成目標が学習者の意欲を最も向上させるかを予測する機械学習モデルの評価を行った。今年度の研究によって、実際の学習環境に近い場面でも、脳波を用いて個々の学習者に合わせた効果的な目標設定が可能であることが示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
実際の学習環境を模した状況においても、脳波を用いて推定した学習意欲に基づく目標設定が可能であることを示すことができ、研究はおおむね順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後、個人差による脳波の変動を考慮に入れることで、予測の精度を高めるモデルの改良を行う。また、モデルの汎用性を高めるために、さまざまな教材を用いた学習意欲の推定評価を実施する。
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