Project/Area Number |
23K20673
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Project/Area Number (Other) |
21H00816 (2021-2023)
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund (2024) Single-year Grants (2021-2023) |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 09010:Education-related
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Research Institution | Niigata University |
Principal Investigator |
田中 恒彦 新潟大学, 人文社会科学系, 准教授 (60589084)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 友哉 新潟大学, 人文社会科学系, 准教授 (70721900)
神村 栄一 新潟大学, 人文社会科学系, 教授 (80233948)
角谷 寛 滋賀医科大学, 医学部, 特任教授 (90362516)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥15,600,000 (Direct Cost: ¥12,000,000、Indirect Cost: ¥3,600,000)
Fiscal Year 2026: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2024: ¥535,213 (Direct Cost: ¥411,703、Indirect Cost: ¥123,510)
Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
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Keywords | 子ども / ライフログ / 睡眠 / 生活リズム / ウェルビーイング / 発達 |
Outline of Research at the Start |
近年スマートフォンの普及と高性能なウェアラブル端末(以下WD)の普及により,高い精度で生理指標や運動指標のリアルタイム計測と長時間の記録が可能となった。WDを用いて児童・思春期を対象にしたものはほとんどなく,発達的変化について縦断的に行われた研究はほとんどない。 本研究では,WDを児童・生徒に借与し毎日の生活リズム・睡眠習慣を計測し,取得された活動データをもとに同定された睡眠習慣や生活リズムについて,発達的変化,学業成績,健康指標との関連を検討する。そして,睡眠習慣・生活リズムの乱れに早期に介入することが精神・身体的問題の悪化防止や学業成績の向上に貢献できるかについて検討を行う。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は,ウェアラブルデバイスを用いた長期的な行動計測によって,児童・生徒の生活習慣の中から,ウェルビーイングと行動の関係性を導き出し,ユーザにフィードバックすることで,セルフストレスケアを支援するシステムを実現することである。 今年度の研究では,小学校・中学校の児童・生徒を対象にウェアラブルデバイスを用いて継続的な活動量と主観的なメンタルヘルス尺度,生活記録などを測定するための予備的実験としてアプリケーション開発を含む以下の2点の検証を行った。 1. 大学生を対象に,複数名にウェアラブルデバイスであるFitbit inspireを貸与し,長期間の日中活動量の計測を実施する。得られたデータについては,スマートフォンやタブレットのアプリケーションによって保管されているものを,APIを利用して自動的に取得するアプリケーションを開発する。 2. 5名の小学生対してウェアラブルデバイスであるFitbit Aceを貸与し,3ヶ月間継続して活動量の測定を行う。1, にて開発した手法によって同様に情報抽出可能であるかを確認する。 ウェアラブルデバイスからのデータ取得を行うためのアプリケーションの開発については,株式会社テックドクターのSelfBaseを用いることで,クラウド上にて一元管理を行うことが可能になった。これによって,100名を超える人数からの長期間のデータ取得が可能な研究実施体制を構築することが可能になった。一方で,Fitbitの仕様から,児童用に開発されているFigbit Aceについては直接APIからのデータ抽出が出来ないことが明らかになった。このため,中学生については,当初想定した方法でデータ抽出が可能であるものの,小学生を対象にしたデータの取得について改めて方法を検討する予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初計画では,令和3年度は大学生を対象に多人数データを測定し,それらを一元管理するアプリケーションを開発し,そのデータから活動量の抽出に関するモデルを立てる予定であった。多人数からのデータ取得については可能になったものの,それを小学生を対象に実施出来るか検討をしていく予定であったが,データの抽出方法について当初想定していなかった問題が発生した。この問題については,技術的な側面からの解決が困難であることが想定されたため,計画の変更を含めた対応を行っていく必要がある。 したがって,現在までの進捗状況としては(3)の「やや遅れている」という評価が妥当と考える。
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Strategy for Future Research Activity |
中学生以上のデータについては,安定して取得することが出来ることが確認されたので,まずは中学生を対象にした活動量の経年変化について検討をして行く予定である。
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