2023 Fiscal Year Annual Research Report
International Collaborative Research on Intelligence Augmentation of Human Learning
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20KK0235
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
黄瀬 浩一 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (80224939)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石丸 翔也 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 特任教授 (10788730)
岩田 基 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (70316008)
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| Project Period (FY) |
2020-10-27 – 2024-03-31
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| Keywords | 学習増強 / 知能増強 / 視線解析 / 確信度推定 / マルチメディア学習 / 理解度推定 / 分かったフリ / NII湘南ミーティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終年度である2023年度には以下の課題に取り組んだ。
(1) 視線解析：学習増強を考える上では、視線解析が重要な役割を果たす。ただし、アイトラッカなどの高価な専用の機器を用いていたのでは、学習増強を広く利用することはできない。本研究では、PCに付属のカメラを用いて視線データを得るための深層学習を用いたソフトウェアを構築した。/ (2) 確信度推定：練習問題の解答を書く際に、その解答に対してどれほど確信を持っているのかは、学習増強のために重要な情報である。本研究では、450Hzで筆跡を取得できる研究用タブレットを用いて、解答の確信度を推定する手法を考案した。/ (3) マルチメディア学習教材の利用方法：英単語を学習する際に、ビデオ教材を用いる場合と単純なフラッシュカードを用いる場合を適切に組み合わせることで、より長期間学習が可能となることを示した。また、英訳漫画教材を音読するエデュテインメント型英語学習法についてその効果を実験的に検証した。/ (4) 理解度とわかったフリの解析：英語で日本人と外国人がコミュニケーションを行う場合、相互にどれくらい理解されているかを知ることは、英語学習を考える上で重要である。そこで本研究ではコミュニケーション時の動作（表情や姿勢など）から理解度を推定する手法を検討した。また、その際、特に日本人に少なからず見受けられる「わかったフリ」の検出にも挑戦した。(5) 睡眠が学習の成否に関連することに着目し、睡眠の質を長期に亘って計測したデータセットの構築、ならびにその解析を行った。
加えて、研究成果を他の著名な研究者を交えて議論するために、NII 湘南ミーティングを開催した。
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