2022 Fiscal Year Annual Research Report
Identification of logical thinking ability from online handwritten data
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20H04292
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
山名 早人 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40230502)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | オンライン手書きデータ / 論理的思考力 / データマイニング / ビッグデータ解析 / 学習データ解析 / 視線情報 / ストローク情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題では最終目標として「オンライン手書きデータを用いた論理的思考力の推定」を目指しており、思考過程の見える化を目標としている。2022年度は、2021年度に引き続き「数学幾何学問題」を主に対象として、「書き込みストロークデータへのメタデータ自動付与」を拡張し、一般的に幾何学問題において図形に書き込まれる各種記号に対するメタデータの自動付与を完成させた。同手法は、図形領域への書き込みとそれ以外のデータを分離させて取得し、図形領域への書き込みにおいては、中学及び高校での数学幾何で用いられる記号（「同一角を示す記号」「同一辺長を示す記号」「平行を示す記号」等）、合計14種類の記号を自動判定するものである。評価実験の結果、14種類の記号を平均0.85の精度で判別できることを確認した。ただし、記号の種類に依存して、0.70～0.93の精度となった。
次に、被験者38名を対象に幾何問題を対象とし、解答時のストロークデータを取得した。ストロークの書き込み順を解析し「３種類の解答戦略への分類」を実施した。特徴量は、図形への書き込み記号の出現順を元に構成したuni-gram，bi-gram，1-skip-gramであり、XGBoostを用いて分類した。結果として、正解率 0.71、F値0.57を得た。
2022年度は、上記の研究に加えて、研究実施中に明らかとなった「解答中の被験者の挙動が解答戦略に与える影響」を明かにすることを目的とし、「眼球運動を用いた解答戦略有無の判定」へのチャレンジを行った。具体的には、解答中の「眼球運動データ」を14名から取得し、解答戦略の有無判定の可能性を検証した。眼球運動データから20の特徴量を抽出し、XGBoostを用い３状態（明確な解法に基づく解答，積極的解法探索，非積極的解法探索）の自動分類を行い、正解率0.54を得た。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題が最終目標としている「オンライン手書きデータを用いた論理的思考力の推定」に関して、基盤となるストロークデータからの記号自動抽出を0.85の精度で実現でき、今後、本手法を適用し、解答戦略の分類へとつなげることができたことによる。
また、事前の実験では、記号の時系列出現情報をもとに、ある程度解答戦略の分類ができることが判明し、最終年度向けて解答戦略推定のさらなる精度向上へ向けての指針を得ることができたことによる。
加えて、明確な解答戦略を被験者が持つまでの状況を判定するための「眼球運動データからの解答戦略有無判定」に取り組み一定の成果を得ることができたことによる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度得られた知見である（1）角度記号により論理的展開を推定可能であること、（2）論理的展開（戦略を持つ状態）前の状態を排除するために眼球運動データの解析が利用可能であること、を前提に今後の研究をさらに推進する。
具体的には、さらなる詳細な検証のため、これまで蓄積したのべ50名のストロークデータに加え、大規模なデータ収集を行う。次に、上記(2)の知見から、解答中に「真剣に問題に取り組んでいるのか」「お手上げ状態なのか」等の補助的判定を行い、解答者の問題解答時の状態をより詳細に把握した上で、真剣に取り組んでいる状態時の戦略を明らかにすることを目指す。戦略判定においては、各ストロークで表現される書き込みの時系列上の出現順から、円周角の定理、n角形の内角の和、合同、二等辺三角形、正三角形、相似等の戦略を判定することを試みる。
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