2019 Fiscal Year Annual Research Report
Learning support system for group nature observation programs
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15K00479
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
綿抜 豊昭 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (30211676)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
真栄城 哲也 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (30361356)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 自然観察 / 学習支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，共同体験型自然観察会用学習支援システムを構築し，参加者の行動と観察内容を解析する方法を確立することである．具体的な研究内容として，参加者が身に付けるライフログ装置によって取得される画像データおよび位置データから観察対象および観察時の行動を解析し，それらの情報を記述する方法，これらの解析結果に基づいて観察記録を生成する方法，そして体験記録を作成する方法がある．これまでに実施した予備実験で検証したGPS装置と画像データの同期や解析方法を用いて，昨年度に20名とその保護者が参加した自然観察会をのべ2回実施し，データを計測した．これらの実験データを解析した結果から，GPSによる移動データとカメラから取得される動画データをどちらも複数の機器から取得したデータを統合する方法を考案し，実証実験を実施した．その結果，より詳細な参加者の行動の相互作用関係を抽出することが可能になった．同時に，より高精度のデータが取得できるようになったことから，それに対応した機能を解析および可視化システムに組込んだ．参加者とその保護者の行動パターンの解析によって，複数の個人または少人数のグループが融合したり，融合する前とは異なる分裂の仕方で複数のグループに分かれることが判った．これによって，参加者のネットワークは時系列で変化し，あた，融合および分裂を扱える記述モデルの必要性が明らかになった．これまでに考案したハイパーネットワークモデルを用いたところ，このモデルは適切な記述能力を持つことが実証できた．さらには，保護者間のネットワーク構造や，時系列で変化する参加者と保護者の関係性の構造は，参加者全員のネットワークを多視点で捉えるだけでなく，その変動パターンを含めて記述する必要性を明らかにした．
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Research Products
(1 results)
