2020 Fiscal Year Annual Research Report
進化した３つのアクティブ化により授業から自学までをAL化する実践的効果検証
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18K02884
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| Research Institution | Oyama National College of Technology |
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Principal Investigator |
鈴木 真ノ介 小山工業高等専門学校, 電気電子創造工学科, 教授 (10369936)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 康浩 小山工業高等専門学校, 電気電子創造工学科, 准教授 (40580858)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | AL(アクティブ・ラーニング) / 電磁気学 / 工学教育 / AR（拡張現実） |
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| Outline of Annual Research Achievements |
電磁気学を中心とした各種授業の理解力向上を目的とした本研究において，今年度は①A-txtシステムの電磁気学授業への本格導入，②Unity版A-txtの改良，③他科目・学外へのA-txt展開，④A-note資料のAIによる解析に取り組む予定であった．しかし，コロナウィルス蔓延の影響により，学内においては対面授業ができず，オンライン授業のみとなった時期があったことに加えて，出張の規制より学外関係者との連携を取ることができなくなったため，②，④について主に取り組むとともに，A-txtを展開する際に懸念される扱う資料の著作権侵害に関する調査およびA-txtの適用方法の再検証を行った．
まず，Unity版A-txtの改良については，使い勝手の向上を実現する新機能として，表示コンテンツにWebサイトのURLを追加し，さらにそのサイトに自動でジャンプするかどうかの有無を選択できるようにした．また，画面表示のバタツキを軽減するために，ソースコードレベルでの改良を実践した．また，ARマーカとして書籍中の図などを，著作権を侵害せずに用いるための方策として，A-txtを不便なく使える必要最低限の範囲を実験的に求めた．その過程において，マーカの認識率を高くする手法を見出した．
A-note資料の解析については，2種類のOCR システムを組み合わせることで解析精度を向上させることに取り組んだ．具体的には，それぞれ日本語、数式の認識を得意としているTesseract とMathpixを組み合わせ， OCRスコアと呼ばれる自己評価値を用いることで，単語・文章・数式という3つに分類したうえで各OCR の認識結果がOCR スコアを基準に適切に選択できるか検証を行った．現状ではまだ十分な成果は得られていないが，追加学習を繰り返すことにより，改善できるものと期待している．
これらの成果については，令和３年度より５年間の予定で採択された申請代表者の科研費テーマにおいて，継続検討・発展させていく．
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