2019 Fiscal Year Annual Research Report
身体スキル学習支援における局所的・大域的視点を結ぶサイバーフィジカル空間
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18H03344
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
松浦 健二 徳島大学, 情報センター, 教授 (10363136)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
後藤田 中 香川大学, 創造工学部, 准教授 (40633095)
和田 智仁 鹿屋体育大学, スポーツ人文・応用社会科学系, 准教授 (70325819)
カルンガル スティフィンギディンシ 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師 (70380110)
谷岡 広樹 徳島大学, 情報センター, 助教 (90785106)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 身体スキル / サイバーフィジカル空間 / 学習者モデル / メタ認知 / データ分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，身体スキル学習支援の中でも，フィールドやコートを共有しながら敵味方に分かれて得点を競うチームスポーツを対象に，その戦術理解やスキル開発に関する支援技術に主眼を置いたサイバーフィジカル空間の研究を実施している．具体的には，バスケットボールやサッカーに焦点をあて，前年度から研究を進めている．2019年度は，初年度設計した環境のモデル化を進め，1対1の場面やチーム全体の対戦という二つの局面での視座を認識できるための環境を構築し，その試作評価を行った．
1対1の場面でのオフェンスのフェイント動作学習支援では，リアルタイムな身体動作に対し，センサデータに基づいたディフェンスをソフトウェア実装し，それを用いて学習が行える環境を構築した．また，反対に，ディフェンス動作の学習支援においては，予め複数種の実際の人間のフェイント動作を動画撮影し，ボーン検出と分節化を行った．その組み合わせをソフトウェア実装し，透過型のヘッドマウントディスプレイに描画することで，ディフェンスの学習支援を実現した．
集団対戦を俯瞰するサブテーマにおいては，シミュレータの戦術抽出を拡張した応用システムを構築している．特に，基本戦術とその組み合わせによるシーン抽出を学習支援に適用した研究成果は，学術論文として採択されている．本研究成果は，学習者に適用戦術の認識をさせるだけでなく，その後の展開に寄与する可能性を引き続き検討していく予定としている．関連して，フィールドプレイヤのトラッキング技術開発は，画像処理にk-means法を組み合わせて，実装を行った．特に，前処理にk-means法を応用したあとでトラッキング処理を行うことで，精度を高めることができた．
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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
研究の取り組み方法として，当初計画通り進めることができた．キックオフ会議により，研究組織全体の目的理解を高め，研究活動の促進を図り，その後もミーティングを対面，リモートで実施した．これにより，研究内容に関する議論が深まり，学会発表や論文，国際会議発表等に繋がったものと考えている．
当初計画になっていたサブテーマのうち，1対1の学習支援については，オフェンスだけでなくディフェンスの側についても，技術的には異なる手法で実装し，学会発表を行ったため，当初予定よりも進捗があったと言える．一方で，チーム戦術を把握するための支援環境の構築については，対外的な発表，特に国際会議や学術論文といった成果に繋がっており，研究業績としては一定の評価が可能と考える．しかしながら，展開予想を学習者自らが行えるようになるまでのメタ認知的手法については，もう少し検討を重ねる必要があり，今後の研究が待たれる状況である．
フィールドプレイヤのトラッキング技術開発については，動画からのマルチプレイヤの抽出ができつつあるが，精度を高める必要はあるといえる．また，広域のアングルに対応したカメラ画像に対するキャリブレーションの調整も行う必要があり，今後の課題と考えている．また，現在はサッカーを対象とした技術開発になっているが，バスケットボール等の他のスポーツへの適用については，今後検討していく予定である．
以上のことから，技術開発においては，概ね順調に進捗が見られ，また，研究業績としても一定の成果発表が行えたものと考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究組織としてのシナジーを発揮するため，今後もキックオフミーティング，研究打合せ，総括ミーティング等の機会を設けたいと考えている．特に，効率化のため，テレビ会議システム等を用いたオンラインミーティングを今後も利用したいと考える．
研究の内容面では，マルチトラッキング技術をもう少し実践的なものとすべく，細かな修正を加えたい．また，そのトラッキングした座標を，アニメーション表示可能なシミュレータへの入力にコンバートする部分にも取り組みたいと考えている．
さらに，チーム戦術の適用場面を学習する際には，予測のスキル習得を支援したいと考えている．そのためのメタ認知環境や現在のデータ分析状況を視覚化したり，視線誘導などの技術適用についても検討を行う予定である．1対1の学習支援については，現実感を高めるためのインタフェース上の工夫や，センサ位置の調整，評価手法の検討なども実施して前年度の研究成果の展開を行いたいと考える．
これらを応用して，特に，チームの中の一人，という意識を一人一人が身につけるための研究が，結果としてチームの優劣に影響する可能性を重視して，環境の組み合わせ手法にも可能な限り取り組みたい．ただし，これについては上記のサブテーマの進捗によるため，2020年度の末から，さらにその翌年にかけての研究となる見込みである．
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