| Project/Area Number |
25K06531
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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 | International Professional University of Technology in Tokyo |
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Principal Investigator |
上條 浩一 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 教授 (10881998)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
塩尻 亜希 (斎藤亜希) 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 助教 (00883357)
神沼 充伸 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 教授 (10637234)
門田 裕次 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 講師 (30881990)
町出 智也 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 講師 (60614526)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 個別教育 / 性格 / 機械学習 / 脳波 / 集中度 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、授業中の各学生の生体情報(脳波)や特性、授業内容、教師やその行動、および教師と学生の距離等により、各学生の授業中の集中度および理解度がどのように変化するかを予測する、学生の集中度・理解度予測AIモデルを構築する。このAIモデルを用いて、各学生の特性に応じた、集中度、理解度が向上する授業内容および学生の教室内での配置等の提案を行い、実際の授業で検証する。本研究の成果を通じて、一斉授業においても各学生の集中度、理解度を向上できる授業内容の組み立てが可能な未来の教育モデルが提案できる。
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