2019 Fiscal Year Research-status Report
Creation of an Adaptive Learning Environment based on Biological Information Analysis when Learning with Comic Books
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19K21763
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
白井 詩沙香 大阪大学, サイバーメディアセンター, 講師 (30757430)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
ORLOSKY JASON 大阪大学, サイバーメディアセンター, 特任講師(常勤) (10815111)
長瀧 寛之 大阪電気通信大学, メディアコミュニケーションセンター, 特任准教授 (20351877)
武村 紀子 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 准教授 (60733110)
上田 真由美 流通科学大学, 経済学部, 教授 (30402407)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 漫画 / ラーニングアナリティクス / マルチモーダル / 視線解析 / 学習支援システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，マンガ教材による学習時の生体情報から理解度を推定し，学習者一人一人に適した学びを提供することである。2019年度は，視線追跡情報による学習者の理解度推定モデルを構築するために，次の2点に取り組んだ。
(1) 理解度推定モデル構築のための実験に利用するマンガ教材の選定および対象とする章の学習内容をカテゴリーとして細分化する作業を行なった。続いて，細分化したカテゴリー単位で，視線情報および理解度の主観評価データを収集するためのユーザインタフェースの構築を行った。特徴量の選定のためには，より正確な視線情報が必要となるため，アイトラッキング機能が実装されたHead Mounted Display（HMD）を用いて実験環境の構築を行った。
(2) (1)で開発した実験環境を用いて予備実験を行なった。先行研究では，作業の難易度に応じて瞳孔径のサイズや変化量が変わることが示されており，マンガ教材でも同様の傾向が見られるか分析を行った結果，カテゴリー間の分散が大きく，主観的理解度と瞳孔径のサイズおよび変化量に相関は見られなかった。主観的理解度のデータ分布にばらつきがあったこと（難しいと評価したカテゴリーが少なかった）や被験者数が少ないことも結果に影響を与えていることが示唆された。
以上の結果をまとめ，国際ワークショップ（IEEE KELVAR）で発表を行い，次の実験に向けて参加者と意見交換を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の計画では，2019年度中に理解度推定モデルの構築の完了を目指していたが，予備実験を行なった結果，実験デザインの修正が必要となり，予定に遅れがでている。
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は，予備実験で収集した他の視線データの分析を継続しながら，本実験に向けて主観的理解度のデータがバランスよく収集できるよう，実験で利用するマンガ教材の開発を行う。マンガ教材および実験環境の準備が整い次第，本実験を行い，理解度推定モデルの完成を目指す。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの影響により，参加を予定していた学会および予備実験の延期が発生したため。
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Research Products
(2 results)
