2022 Fiscal Year Research-status Report
Identification and proposal of teacher behaviors to improve student concentration-using AI models
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22K02868
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| Research Institution | International Professional University of Technology in Tokyo |
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Principal Investigator |
上條 浩一 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 教授 (10881998)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 雅実 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 教授 (50395141)
島崎 みどり (菅谷みどり) 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (50434288)
大関 和夫 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 教授 (90317363)
塩尻 亜希 (斎藤亜希) 東京国際工科専門職大学, 工科学部, 助教 (00883357)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 集中度 / 脳波計 / 脳波測定 / 授業構成 / 教師の行動 / 学生の行動 / 画像認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、大学での授業の動画像と授業中の学生の生体情報を用い、学生の集中度等を変化させる教師の行動（例：言動、教材、授業構成）を特定するシステムを開発し、それにより、学生の学習意欲、及び、学習効果を向上させることである。また、令和４年度の目標は、授業中の学生の脳波を測定し、上記教師の行動と、脳波の計測結果の関係を調査すること、及び、他大学でのヒアリングを行う事であった。後者に関しては、コロナウイルスの影響もあり、一部の大学（大阪大学）を除き実施ができなかったが、後者に関しては、一定の成果を上げることができた。
具体的には、2期(1期目:2022年6月28日、7月5,12日、各日3回、計9回、2年生対象、38名参加、2期目:2023年1月16,17,23,2日、各日1回、計4回、1年生対象、32名参加)、1回1時間のpython programmingの補講授業を実施し、そこで、1期目は最大3人、2期目は最大6人の学生に各授業で脳波計（Muse 2）を装着してもらい、教師の行動と、その時の脳波の関係を測定した。脳波計を装着する人数は、各時点における購入できた脳波計の数の制限によるものである。集中度を学生の脳波計から観測されるα波とβ波の割合（β/α）とし、解析したところ、授業の中にテストを1回（授業の終了10分前）行った場合、学生の集中度は、授業中徐々に下がって行き、テストの時に急激に上昇することが判った。一方、授業の中にテストを2回（授業の開始10分後、及び授業の終了10分前）行った場合、学生の集中度は、逆に、2回とも、テストの最中に低下し、テスト後に急激に上昇することが判った。
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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
本研究の目的である、学生の集中度等を変化させる教師の行動を具体的に特定できたため、おおむね順調との判断に至った。研究実績の概要の所で述べた通り、授業の中でテストを１回実施した場合と、2回実施した場合で、学生の集中度に顕著な違いが観測でき、テスト2回の授業構成に学習効果が高い可能性があることを示唆しており、今後の授業構成において、大いに参考にできる。それ以外でも、ノイズを拾いにくくする脳波計の装着方法、授業中の学生を撮影した動画像から学生の表情を特定し、集中度との関係を解析することにより、脳波のみならず画像からも集中度を解析するシステムも構築できた。これらにより、国際学会論文2本（全て査読あり）、国内学会3本（全て査読なし）の発表を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は、学生、及び教師の動画像、音声、テキストを用いて、学生の集中度、及び、教育効果の向上する教師の行動の特定を行いたい。
昨年度は、学生に脳波計を装着してもらい、そこから出力される脳波と教師の行動の関連性を解析することで、学生の集中度の向上に効果的な教師の行動をある程度把握することができた。しかしながら、毎回学生に脳波計を装着させることは、学生のストレスになる。そのため、学生がどのような表情やしぐさをしたときに、集中度が向上するのかを、学生の動画像を解析し、特定したい（本研究は昨年度一部行われていたが、それをさらに進める）。
また、教師の行動のさらに具体的な行動（声のトーン、発する言葉、資料の内容、顔の表情）と学生の集中度の関係も追求する。これらは、深層学習を用いて解析する予定である。
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| Causes of Carryover |
コロナ等の理由により、他大学訪問が無く、謝金等の支払いが無かったため、差額が生じた。
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Research Products
(5 results)
