Visualization of Classroom Activity Levels Based on Turn-taking in Classroom.

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K02999
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: Ichikawa Osamu 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (00821612)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 伊達 平和 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (70772812) ; 右田 正夫 滋賀大学, 教育学系, 教授 (70335157) ; 田中 宏子 滋賀大学, 教育学系, 教授 (00324559) ; 糸乗 前 滋賀大学, 教育学系, 教授 (90324558) ; 辻 延浩 滋賀大学, 教育学系, 教授 (00378431) ; 磯西 和夫 滋賀大学, 教育学系, 名誉教授 (50223061)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 授業評価 / 授業活性度 / 音響イベント / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

In general, evaluating the quality of school teaching is a difficult task. The question of what constitutes good teaching varies widely from evaluator to evaluator, and evaluation is subjective. Therefore, we introduced a simplified metric called "class activity level" and worked to estimate it objectively using a machine learning model. This metric does not measure the quality of the class, but rather the turn-taking of speech between the teacher and the students, i.e., whether the class is interactive. We constructed a machine learning model to estimate this metric using only audio data recorded in the classroom. Although this metric is only one aspect of class evaluation, the advantage of this method is that it can automatically output an objective evaluation of the target class without human intervention.

Free Research Field

知能情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

教育の現場において、授業評価の方法は大きく2つに分けられる。ひとつは受講生に対してアンケートを行うものであり、もうひとつは他の講師などが授業を参観した上で評価を行うものである。しかし、これらは主観的な評価であり、評価者が変われば変化するという問題があった。
本研究では、授業評価の一部の側面に限定することになってしまうが、評価指標を算出する客観的な条件を定め数値化することが重要であるとの考えに立ち、「授業活性度」という定量的な指標を導入した。これを機械学習モデルによって客観的に算出する仕組みを構築した。