Developing a real-time learning analytics system exploiting weak responses of students

• Project/Area Number: 24K03052
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62030:Learning support system-related
• Research Institution: Nagoya Institute of Technology
• Principal Investigator: 大囿 忠親 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90324475)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 菊地 真人 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60909878) ; 白松 俊 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80548595)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2026: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000); Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2024: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
• Keywords: ラーニングアナリティクス / 受講態度推定 / 受講反応分析 / 微表情認識

Outline of Research at the Start

データに基づく学習支援において，非積極的で無反応な学生への対応が求められている．そのような学生への有効性が期待される微表情認識技術が発展途上であり，教育への応用には研究余地がある．本課題の予備研究では，学生の動作と表情を複合的に利用した学習支援システムにより，個々の学生に対する微表情認識性能が不十分な状況でも，クラス全体の講義への反応の推定に成功した．さらに本研究により，理論モデルの構築，データセット構築，実用的なシステムの実装の発展を目指す．本課題では，学生が発する微弱な反応をも利用可能な分析手法を実現するために研究規模を拡大し，新たな理論モデルの構築やシステムの実装をスパイラルに推進する．