2023 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, 脳科学研究所, 研究員 (50143384)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金井 玲奈 桜美林大学, 健康福祉学群, 助教 (00818065)
岡 夏樹 宮崎産業経営大学, 経営学部, 教授 (20362585)
長井 隆行 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 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)
宮田 真宏 武蔵野大学, データサイエンス学部, 講師 (70858026)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 行動センシング / 関心推定 / 教員と児童生徒 / 相互作用 / クラスの集中 / 授業参加 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度までの研究により，本研究は計測した授業の活動内容を分析する段階に移行した．2022年度に行った小学２年生と中学２年生の授業の計測および分析により，児童生徒の視線が集中する「クラスの焦点」の収束量が教員の働き掛けと相関するとの定性的な分析がなされた．この成果を受けて，2023年度は小学２年生，小学５年生および中学２年生を対象として，幅広い学年でより多くの特徴量の抽出による児童生徒の関心推定を試みた．
2022年度は，小学２年生（算数）と中学２年生（歴史）の授業を計測・分析したが，そこでの大きな課題は映像中の個人の追跡であった．そこで，学校の教室での授業であるため児童生徒は基本的に机に座っていて移動しないという特性を利用し，追跡が途切れた顔でもその画像中での位置が大きく変わらないものは同一視することで，授業全体を通じての追跡に成功した．これにより，映像中の個々人の動作に関わる特徴量の抽出が可能となり，それに応じた分析が可能となった．
計測された教員の行動のうち指導担当教員に指摘されたメリハリの不足と顔向きの偏りに関して教員にフィードバックして再度計測したところ，行動の改善が評価できた．
また，2022年度に新たな課題と認識されたグループワーク(GW)型の授業に対して，マイクロホンアレイと全方位カメラを組み合わせた計測装置を開発し，2023年度の秋学期に計測を行った．残念ながら分析が間に合わず，定性的な議論のみとなっているが，その可能性についても検討した．
全体として，本申請で計画したセンシング・分析・フィードバックによる改善の試行までは成功した．ただ，これを一般化するにはサンプルが不足しており，今後も計測を継続してデータを蓄積し，理論モデルの構築を行う必要があると考える．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(12 results)
