2016 Fiscal Year Research-status Report
効果的なポスター発表のため学習支援方法および支援システムの開発と評価
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15K01039
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
尾澤 重知 早稲田大学, 人間科学学術院, 准教授 (50386661)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江木 啓訓 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30422504)
森 裕生 早稲田大学, 人間科学学術院, 助手 (00758617)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | プレゼンテーション / ポスター発表 / 学習支援システム / アイトラッキング / 表情検出 / 質的研究 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ポスター発表は、研究発表において用いられる方法の一つである。本研究では、学部教育や大学院の教育実践を対象として、効果的なポスター発表方法を学ぶための学習プログラムの開発、及びポスター発表の改善を支援するためのシステム開発を行ってきた。
学習プログラムは、「事前準備」「発表」「事後の振り返り」それぞれの段階で開発し、授業及び卒業研究の執筆とポスター発表を最終課題とするゼミ活動内で実施してきた。支援システムは、実際のポスターサイズ（A0サイズ相当）が表示可能な大型プロジェクタを用いて構築した。また、表情検出が可能なデジタルカメラを複数台用いて、発表者とオーディエンスの距離や表情を分析できるシステムを構築した。さらに、アイトラッキング（視線追跡）を用いて両者の相違を分析した。
データを用いた量的研究、および観察データに基づく質的研究の結果、ポスター発表指導における支援システムの有効性を確認することができた。とくに、2016年、2017年1月に実施した実際の発表を対象とした実践研究では、合計37名を対象とした質的分析の結果、発表者とオーディエンスの距離、及び発表者の質問の引き出し方によって、オーディエンスの満足度や理解度が異なる可能性を見いだすことができた。とりわけ、①ポスターの構造が適切であること、②発表者が「問い」を明確にし、オーディエンスの質問を引き出すこと、③オーディエンスの「誤読」に適切に対処することの重要性を、実証データをもとに明らかにすることができた。本年度新たに取り組んだ表情や距離の分析は、改善の余地が残ったものの、定量的かつ自動的に分析が可能であることを確認した。アイトラッキングを用いた分析については過去2年間のデータを用いた分析を進めている。
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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
本研究では、ポスター発表を、「事前準備」「発表」「事後の振り返り」の3つのフェーズで検討し、それぞれ効果的なポスター作成方法や支援方法を明らかにしている。
「事前準備」のフェーズでは、研究のアウトプットをポスター発表にふさわしい形式にいかに変換させるか、また、レイアウトやデザインについて基本が学べるよう、教材作成を行った。教材はテキスト、及び講義形式で提供した。学生からの評価をもとに、さらに改善を図った。
「発表」の段階では、オーディエンスがポスターや発表者の何を見ているのか、どのような行動をしているのかを、アイトラッキングと表情検出が可能なカメラを用いて明らかにしてきた。膨大な画像データの分析方法を定め、定量的な分析を行うシステムを開発した。昨年度までは位置情報を用いる予定としていたが、より的確な分析が可能な表情分析へ変更を図った。
「事後の振り返り」は、ポスター発表終了後の検討である。ポスター発表がオーディエンスからどのように評価されたかに着目した。行動観察の手法と、質問紙やインタビュー調査などを組み合わせて既に評価を行っており、現在、論文化を図っている。
本研究は、効果的なポスター発表のための学習プログラムや、テクノロジを用いた支援システムを構築することを目的としているが、おおむね順調に進んでいると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後1年間は、既に開発した「ポスター発表学習プログラム」の教材を発展させ、一部映像コンテンツとしてYouTube等を用いて提供し、一般へ公開する。動画によってポスターとデモンストレーションとの関係などをより分かりやすく明示できると考えられる。動画コンテンツの公開にあたってもネットコミュニティを利用しフィードバックを得る。
発表フェーズでは、位置情報把握システムを、表情検出と複数台のカメラを用いた距離検出に変更し、リアルタイムで分析が可能にする。対象となるポスターの両サイドにカメラを設置し、ポスター発表会場においてオーディンスがどのように移動しているか。各ポスターの閲覧時間などを把握する。事後の振り返りのフェーズでは、位置情報のフィードバックを行うことで、発表内容とオーディエンスの動きの関係を検討する。
研究分担者とは、論文の執筆を分担で進めている。とくにポスター発表の学習プログラムや、支援システムの導入が、学生の卒業研究や修士論文の内容や仮説などに、どのような影響を及ぼしたかについて検討を進めている。ポスター発表は口頭発表と比べて、提示内容を厳選しなければならない。このことから中間発表段階でのリサーチクエスチョンの洗練などが図られると考えられる。本研究では、学習ポートフォリオも含めた質的研究によっても明らかにする予定である。
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| Causes of Carryover |
国際会議出張の金額が想定を下回ったため
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
国際会議出張についてアメリカないしニュージーランドを予定しており、予算が不足することが予想される。
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[Presentation] Providing Individual Feedback to Large Classes in Higher Education2016
Author(s)
AMIOKA, T., MORI, Y., EGI, H., OZAWA, S.
Organizer
E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education
Place of Presentation
Washington DC
Year and Date
2016-11-15 – 2016-11-15
Int'l Joint Research
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