2022 Fiscal Year Research-status Report
メンタルケアにおけるキーワードに基づいた相談内容のタイプ分類および個別相談の支援
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21K02775
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
村井 礼 山口大学, 国際総合科学部, 准教授 (30279111)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤本 憲市 香川大学, 創造工学部, 教授 (20300626)
細川 康輝 四国大学, 経営情報学部, 准教授 (20341266)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 学習支援システム / メンタルケア / ニューラルネット / e-Learning / 学習者支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究代表者はこれまでの研究において、知的財産教育の導入時における多肢選択式オンラインテストの結果から学修者の理解度を分類することにより、暗記支援および自然言語ベースの論述支援の自動化が可能であることを示した。これは、文章中のキーワードに着目したことにより実現したものであり、対象者を分類するキーワード群が分かれば、他の研究領域にも応用が可能な汎用性の高い手法であると言える。
一方、近年では、PTSDやうつ病、自殺や過労死などさまざまな心の病が問題となっており、心身の不調、不安・悩みなどメンタルヘルスに関する相談のニーズが高まっている。相談者から寄せられる相談内容には、症状の他に、人間関係や働き方、および、感情などの言葉が表れやすいので、相談内容を特定するキーワード群も存在する。
先行研究では、用語の定義などを暗記する際、空所補充問題におけるキーワードの定着に着目することで学習者の理解度を判別した。令和4年度は、令和3年度に引き続き、相談者の悩みに応じた指導ノウハウのルール化と相談支援の３段階のフェーズについて、（１）相談内容に出現するキーワード群に基づいた悩みタイプ判別機構、（２）悩みタイプ別指導ノウハウのルール化および指導案の決定支援（ルールベース推論）機構、（３）悩みタイプと指導ルールに基づく支援機構の開発に取り組んだ。
さらに、人間の複雑な感情の変化を分析する基礎研究として、ラットに複数の経験をさせた前後の脳波のパターン分類に取り組んだ。脳波は複雑な信号であり、自然言語と多くの類似点のあることが知られており、この試行を通じて、本研究への貢献が期待できる。
令和4年度は、国内学術会議での口頭発表1件、国際会議での口頭発表2件（査読付）にて、研究成果の一部を発表した。
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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
本研究で開発するタイプ判別機構を初めとする主要機能の改善を行い、令和5年度以降の運用に備えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度以降の研究において、試行実験を繰り返しながらタイプ分けおよび相談ノウハウのルール化等のブラッシュアップを図る。
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