2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of the immediate grasp, analysis system for 100% understanding of lessons
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20K03193
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| Research Institution | Koshien University |
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Principal Investigator |
樋口 勝一 甲子園大学, 心理学部, 教授 (10411852)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
久米 健次 奈良女子大学, その他部局等, 名誉教授 (10107344)
小無 啓司 大手前大学, 現代社会学部, 非常勤講師 (20161953)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 授業 / 理解度 / やる気度 / 減衰曲線 / 予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
個々に対して、授業クラス全体に対して、集中力と関係があると推定される将来の「やる気度」を予測しようと考えた。学生の集団のやる気度は、自然現象などから推定される時間依存の原子崩壊の減衰関数に当てはまると仮定した。やる気度を予想する減衰関数（ここでは予想式）を求めるため、令和4年度１回生配当授業3クラスにおいて学生個々のやる度の回数変化を記録した。データより、第1回測定値と第10回測定値との間に正の相関があった。つまり、第１回測定値が分かれば、第10回の測定値は自動的に決まる。この2点が決まることにより、予想式が導出できる。さらに、予想式を令和5年度実施3クラスを加えた6クラスの実測値と比較した。授業の途中回については実際の測定値はなめらかではなく変動しているため完全に一致することはないが、おおまかな流れは一致していることを確かめた。今回の仮定である減衰関数による近似と線形近似との有効性の比較も行い、減衰関数の方が有効であると結論付けた。最終的に本研究では、「受講クラスの第1回やる気度を入力すれば第2回以降のやる気度を予想する数式を導出できる」方法を開発できた。そして、この予想式がある程度、機能することも確認した。一方、減衰曲線などの曲線についても分析を行った。曲線のスペクトル 重み係数をSSAアルゴリズムに導入することができること、この拡張により、時系列の特定の周波数領域に選択的に焦点を当てることができ、その上で 複雑なスペクトル構造を持つ時系列の詳細な研究が可能となることを示した。
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