2022 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, 特任准教授(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 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 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 – 2024-03-31
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| Keywords | 漫画 / ラーニングアナリティクス / 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，マンガ教材を用いた学習において，個別最適化された学習支援を実現することである。研究目的を達成するために，マンガ教材読書時の主観的難易度推定モデルの構築と提案モデルを活用した学習支援システムの構築を行う。
2022年度は，前年度に引き続き，視線情報を用いたマンガ教材学習時の難易度推定モデルの精度改善に取り組んだ。先行研究で利用されている「注視」や「瞬き」といった従来の特徴量に加え，「視線停留点と視線の交点の距離」や「コマ間・エリア間の視線移動のパターン」に着目した新たな3種類の特徴量を含む28種類の特徴量を用いて，サポートベクターマシンによる難易度推定の精度を評価した。実験の結果，ユーザ依存型モデル・ユーザ非依存モデルともに従来の特徴量のみを用いた場合と比べ，提案特徴量を含む特徴量を用いた場合の方が，高い精度が得られることがわかった。また，VR環境でのマンガ教材による学習を対象に，難易度推定モデルを用いた学習支援システムの構築に向けた仕様検討を行なった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の研究計画では，パソコン上での学習を対象に，視線や心拍等の複数のセンシングデータを用いた難易度推定手法を構築し，推定モデルを活用した学習支援システムの構築・評価を行う予定であったが，新型コロナウイルス感染症の影響によりデータ収集実験ができなかったため，全体的に進捗が遅れている。2022年度は既に視線データの収集が完了しているVR環境での学習に対象に切り替え，難易度推定モデルの改良と学習支援システムの構築に向けた仕様検討を進めた。
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| Strategy for Future Research Activity |
難易度推定モデルの構築が完了したVR環境でのマンガ教材による学習を対象に，難易度推定モデルを活用した学習支援システムの構築と被験者実験によりシステムの有効性を検証する。
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| Causes of Carryover |
2024年度は，難易度推定モデルの構築が完了したVR環境でのマンガ教材による学習を対象に，難易度推定モデルを活用した学習支援システムの構築と被験者実験によりシステムの有効性を検証する。その際の被験者実験に係る必要経費および成果発表のための費用に使用する予定である。
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Research Products
(3 results)
