2022 Fiscal Year Annual Research Report
反転講義のための講義映像における音声明瞭性のモデル化と講義映像作成支援について
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19K12266
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大囿 忠親 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90324475)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新谷 虎松 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00252312)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 講義動画 / 拡張現実感技術 / エンゲージメント評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の研究対象を，遠隔講義やオンデマンド講義のための講義映像作成支援および講義評価に拡大した．講義映像の作成支援に関しては，従来のスライド資料を投影する講義において，ホワイトボードマーカーによる講義資料への書き込みを可能とし，さらにそれをビデオカメラで撮影した際の画質の劣化を改善するために，拡張現実感技術(AR)に基づく講義資料画質改善手法を改良した．本システムの客観的評価のために視覚的な認知能力を測る手法の一種であるTrail Making Testに基づく評価手法を構築した．評価実験の結果，本手法で懸念されていた視認性の低下による悪影響が無視できる程度であることがわかった．また，講義評価に関しては，遠隔講義を受講中の学生の様子を，学生が使用するパソコンのカメラから取得し，履修している学生の態度から講義の極性を推定する手法を改良した．本システムは，学生から受動的に得られる表情などの情報と，学生からの能動的なジェスチャーに基づくフィードバックを組み合わせた，講義評価手法を開発した．本システムの評価のため，クイズに基づく評価実験を実施した．ここでの特筆すべき点として，不適切なヒントや，誤った解答を提示することで学生の態度の変化を促しすことで，客観的評価を可能とした点である．評価実験の結果，個々の生徒の感情認識精度が十分でないにも関わらず，クラス全体の受講態度を推測できることがわかった．以上の成果を国内外の会議で発表し高く評価された．特筆すべき点として，教育系AI研究のトップ会議であるAIED2023のロングペーパーに採録された．
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