AIエンジンを使用した学習者表情分析による講義満足度の検証

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K17226
• Research Institution: Tokyo Medical and Dental University
• Principal Investigator: 赤石 雄 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (60532207)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: AIエンジン / 表情分析 / 非言語情報 / 授業満足度

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、表情分析技術にて非言語情報を数値化することによって、学習機会における学習者の“満足度”や”集中度”などを客観的に評価できるか検証することを目的としている。
（１）講義コンテンツ選定：『咽頭痛の診かた』『臨床推論』『免疫不全』『インパクトのある症例集』というタイトルのレクチャーを作成した。何度かパイロット的にレクチャーを行い、最終的に『咽頭痛の診かた』というレクチャーを本試験用に採用した。また、非同期でも実施できるように、動画コンテンツも作成した。
（２）データ取得：東京医科歯科大学の医学科5年生を対象に、同期・非同期に分けて、教育コンテンツを使用してレクチャーを実施した。同期は、研究代表者がレクチャーを行い、非同期は、動画コンテンツを使用した。2022年度は、同期群23名、非同期群23名の計46名の被験者が実験に参加し、教育コンテンツ視聴中の表情を録画した。また、全体満足度、難易度、眠気、集中などに関するレクチャー後アンケートも実施した。
（３）解析：取得動画データをOpenFace（オープンソースの顔の動作解析ツールキット）を使用して、Action Unit（表情運動要素）各に定量化した。今後は、解析可能な全てのフレーム数に対するAUが検出されたフレーム数の割合を説明変数、アンケートで取得したレクチャーに対する満足度等を目的変数とし、同期群と非同期群のそれぞれにおいて線形回帰分析を行う予定である。
（４）発表：当該データを使用して、第55回医学教育学会に発表予定である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

オンラインで実施できるように研究計画を改良し、2022年度は、順調にデータ取得を行うことができた。

Strategy for Future Research Activity

被検者数を増やし、表情分析と講義満足度の相関に関する解析を行う予定である。その上で、論文作成・発表などを通じて研究結果報告を行う予定である。

Causes of Carryover

新型コロナウイルス感染症の影響で、研究計画の一部を変更した。その影響で、研究の目標被験者数までには到達しておらず、一部解析機器の購入を見送った。それら機器を次年度に購入することを計画している。