2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Web application through records, retreival, and analysis of mouse trajectories
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16K02880
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
厨子 光政 静岡大学, 情報学部, 教授 (90187823)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮崎 佳典 静岡大学, 情報学部, 教授 (00308701)
法月 健 静岡産業大学, 情報学部, 教授 (30249247)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | eラーニング / 学習履歴 / マウス軌跡情報 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
e-Learningシステムを用いた学習では、学習者が解答に至るプロセスを履歴情報として残すことが容易であることに着目し、本研究課題において、解答中にマウスが頻繁に移動する英単語並べ替え問題を取り上げ、マウス軌跡ならびにその他の履歴データを取得・分析することによって、学習者の解答時における「迷い」を判別するWebアプリケーションの開発に取り組んできた。以前は、解答の自信度とマウス軌跡のパラメータ値との関係から迷いを推定していたが、本研究課題では「教師あり機械学習」を利用し、マウス奇跡のパラメータ（「移動時間」「移動距離」「移動速度」「静止時間」「Uターン回数（X軸方向、Y軸方向）」「D&D回数」「D&D時間」「D&D間時間」（一つのD&D操作から次のD&D操作を行うまでの時間））を機械の学習データとして、迷いの判定システム（分類器）を構築した。
「迷い」判定の正解データを得るために、27名の実験協力者に解答時における「迷いあり／なし」について自己申告させ、分類器が判別した「迷いあり／迷いなし」の精度を分析した。その結果、「再現率」「適合率」「それらの調和平均」のいずれも、約80％の確率で正しく迷いを判定できた。また、迷いの判別に貢献した上位のパラメータは「D&D間時間」「解答時間」「移動速度」「Ｙ軸方向Ｕターン回数」であることも判明した。
また、学習者が解答中に、どのように「単語のグループ化機能」を利用したかについても分析したところ、問題が難しくなるほど平均グループ化回数が増えていることが分かり、グループ化された語句の移動は、単語一時退避欄（レジスタ）から解答欄に戻すときに多く使用されること、さらに、グループ化の見られるマウス動作の約71.3%は、熟語生成に能動的に使用されていることが示唆された。
これらの研究結果は、口頭発表・論文の形で発表し一定の評価を得た。
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