2020 Fiscal Year Research-status Report
Automatic learning evaluation for unsynchronized e-Learning
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20K22193
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
川又 泰介 成蹊大学, 理工学部, 助教 (60881787)
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2020-09-11 – 2022-03-31
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| Keywords | 学習評価 / 通信教育 / 非同期型講義 / 生体認証 / パターンマッチング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，学習者の学習履歴を取得し，学習者が教材の主要箇所を閲覧しているかどうかを自動的に判定することが可能な学習評価システムの開発である．本研究では，あらかじめ抽出された教材の特徴と，eラーニング中に取得した学習情報の対応関係を分析し，教材と学習者の行動が正常に対応付いているか否かを学習時間全体で評価する学習評価システムの開発を行う．
2020年度は，教材と学習行動の対応関係について分析を行った． 教材として短答式演習問題と講義映像を対象とし，演習問題における「問題文の表示」と講義映像における「教員の語りかけ」，及び学習者の「教材に対する操作」が学習者の顔動作に影響を及ぼすことを明らかにした．この対応関係を受験者・受講者の不正検知に応用した結果，両コンテンツにて同じフレームワークで不正行為を検知できる可能性が示唆された．加えて，これまでは顔画像を用いて教材・学習行動の分析を行ったが，本年度は顔以外の特徴として，Webカメラの被写体から抽出した姿勢情報と，テキスト教材の話題遷移について分析を行った．前者については，Webカメラで撮影された学習者の上半身画像から特徴量を抽出し，学習行動に依る姿勢変化と，ストレスに起因する姿勢変化の２種に分解する手法について検討を行った．後者については，教科書や問題文から文書特徴量を抽出し，その特徴量遷移の教材間類似性を分析した．
研究成果としては，本年度，本課題に関わり，国内プロシーディングス発表１回を行った．
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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
当初の計画通り，映像教材と学習者からの特徴量について分析を行うことができた．教材-学習行動のモデリングについては，教科書同士の性質を比較する際に用いた手法を応用することが可能であるため，おおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は映像教材の特徴から学習行動を推測するモデルを開発する．教材-学習行動のモデリングを行いながら，実験に用いるeラーニングシステムの構築に取り組み，基礎的な実験にて学習行動の評価が可能か検討する予定である．
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| Causes of Carryover |
国内で予定されていた国際会議が新型コロナウイルスの影響でオンライン開催となったため出張費を繰り越した．今後は国内の研究会に参加する際の旅費に使用する予定である．
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Research Products
(1 results)
