2019 Fiscal Year Annual Research Report
Measurement and big data analysis of child's mental state for uncovering the non-cognitive ability
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19H01718
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| Research Institution | Tamagawa University |
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Principal Investigator |
大森 隆司 玉川大学, 工学部, 教授 (50143384)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡 夏樹 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 教授 (20362585)
長井 隆行 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (40303010)
中村 友昭 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (50723623)
金井 玲奈 桜美林大学, 健康福祉学群, 助教 (00818065)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 非認知能力 / センサシステム / 視線計測 / 観察画像の蓄積 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1) センサシステムの開発では，従来の4Kカメラの画質が悪かったため，新しいカメラモジュールを検討して計測プログラムを開発した．その結果，現在計測している玉川学園の教室の生徒のいる空間の計測は可能となった．しかし，一般的な小学校の教室としては観察可能範囲がやや狭く，精度的にもより一層の向上が必要であると考えられた．
(2) NECバイオメトリクス研究所との共同研究により，最新の遠隔視線計測が可能となり，これまでの顔の向きによる子どもの関心推定と視線による関心推定を比較を行った．その結果，顔の向きによる関心推定よりは視線による関心推定の方が優れていることが判明した．発見したことは，顔の向きが正面でなくても子どもはやや斜めの方向からも先生を見ていることであった．従来の分析では，先生の方を見ているとは判定が難しい子どもも，先生が説明などをしていて先生を見るべき瞬間には視線は先生の方を向いていることが判明した．これにより，子どもの視線が集中する瞬間と，視線が幅広く広がる瞬間の違いが明確になり，教室で起きていることの状況の推定がより容易になった
(3) 幼稚園の英語教室およぴ小学校1-2年生の英語教室での継続的な観察を，従来のセンサシステムにより行い，映像を記録・蓄積した．この観察は当該年度以前から継続して行ってきており，同じ子どもの継続的な記録が実現できている．また，新センサシステムにより予備的計測を行った．教師のいる教室前方から生徒たちの画像と，教室の後ろから生徒の背中と先生の画像を同期して取得できた．これにより，先生と生徒の相互作用などの教育に本質的と思われる行動の計測が可能となった．一方で，この観察は新型コロナウイルスの流行のため2月をもって中断した．本来なら3月中旬まで継続し，さらに新センサシステムを教室に設置する作業も行う予定であったが，これは新年度に持ち越しとなった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
センサシステムの開発はおおむね予定通りであり，NECバイオメトリクス研究所との共同研究による遠隔からも視線検出が可能となったことは研究を大きく進展させた．一方で，教室サイズの空間での視線の検出を安定的に行うには，現在の2Kカメラでは不足であり，4Kのカメラが必要であることが判明した
2Kカメラによる視線分析では，子どもの視線の特性について個性があることが判明し，より多くのデータの蓄積が必要である．
教室での子どもの画像の蓄積は1月までは順調に進んだが，2月以降は新型コロナウイルスのため観察は中断され，また3月からは休校となったため進展はなくなった．本来であれば，3月中に新センサシステムを教室に設置して4月からの計測および分析に備える予定であったが，この部分の遅れにより，自己評価は「やや遅れている」とした．
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| Strategy for Future Research Activity |
(1) センサシステムの開発では，教室サイズの空間での視線検出に必要な4K解像度の画像の取得システムの開発が必要であり，今後も継続していく．2Kセンサシステムについては，新型コロナウイルスのために中断した機器の開発を再開させ，幼稚園および小学校の英語教室への設置を行う．また，画像の分析においてカメラとレンズ系のキャリブレーションが必要であることが判明し，組織的にすべてのカメラ・レンズの組み合わせに対して行っていく．
(2) 観察された画像の分析に関しては，本科研費の共同研究者にデータを配布し，分析する項目についての検討を行うと同時に，玉川大学にて行った分析データを提供することで，基礎的な計測の手間を省いて開発を加速させる．
(3) 幼稚園と小学校の再開を待って，観察・記録を再開し，画像の分析を行って教員に分析結果をフィードバックすることで，教員のニーズを探る．
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