2006 Fiscal Year Annual Research Report
マルチメディア教材を用いた英語リズム学習過程における脳内変化と学習ロボットの開発
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17300270
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
夏目 季代久 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (30231492)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 秀子 九州共立大学, 工学部, 助教授 (20309735)
古川 徹生 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (50219101)
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| Keywords | 英語リズム学習 / Fmθ波 / 学習ロボット / モジュラーネットワークSOM |
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| Research Abstract |
英語リズム学習時に前頭部θ波(Fmθ)のパワーが増大する事を今までに明らかにしてきた。最終年度に作成する、英語リズム学習ロボットの開発に向けて基礎的なデータ集めを行なった。具体的には、下記の3点を実践した。
1)英語リズム学習時のFmθ波の英語リズム長期記憶への関与 英語リズム学習教材のジャズチャンツの長期記憶への関与は、前年度に報告したが、その時測定した脳波を解析した。その結果、ジャズチャンツで記憶してから6ヵ月後にテストした時には、Fmθ波の出現は無かった。従って、長期記憶を思い出す場合には、前頭部θ波は関与しない事が示唆された。
2)"学習指標脳波"Fmθ波の検出 Wavelet法を用いる事を考え、その性質について、Igor, Matlabなどの既存ソフトウエアを用いて調べた。Wavelet法は、そのテンプレート波形を決め、そのテンプレートにあった場所を検出する手法である。そのテンプレートには、Morlet, Haarなどがある。このうち、θ波、α波を含んだ脳波に合う、テンプレートを調べた所、Morletをテンプレートにした時の検出感度が一番良かった。またプレリミナリな結果からは、大体周期の2倍のデータが必要であると概算出来た。θ波の周期が125-250ミリ秒なので、せいぜい500ミリ秒のデータが必要である事が示唆された。
3)英語学習ロボットシステムの開発 実際の英語リズム学習ロボット開発システムのプラットフォームを開発中である。入力部位には、最近リアルタイム処理がカーネルに組み込まれたLinuxを採用して、A/Dボードを用いて脳波の信号がパソコンに入力出来るようにした。また脳波によって、学習者に提供する英語教材を変化させる必要があるので、そのシステムをWeb2.0の技術を用いて開発する予定である。
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