個人適応学習を実現するセンサベースドエジュケーション
| Project/Area Number |
19K22874
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
前 泰志 関西大学, システム理工学部, 教授 (50304027)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | センサベースドエジュケーション / 個人適応学習 / 学習の質 |
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| Outline of Research at the Start |
学習者の生理・行動・環境からなる学習場を計測し，学習の質向上のために学習者個人に適応して学習場をオンラインで最適化する教育・学習法であるセンサベースドエジュケーションを提案し，その学習システムの構成法を明らかにすることを目的とする．学習場のマルチモーダルな多次元時系列データの分析に基づき，統合的な「学習の質」を指標化する．これにより学習場の計測に基づきオンラインで「学習の質」を予測・評価し，時々刻々変化する学習場の状態に合わせて学習者個人に適応した行動の提案や環境制御で学習場を最適化する学習システムの構成法を明らかにする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
学習者の生理・行動・環境からなる学習場を計測し，学習の質向上のために学習者個人に適応して学習場をオンラインで最適化する教育・学習法であるセンサベースドエジュケーションを提案し，その学習システムの構成法を明らかにすることを目的とする．学習場のマルチモーダルな多次元時系列データの分析に基づき，統合的な「学習の質」を指標化する．これにより学習場の計測に基づきオンラインで「学習の質」を予測・評価し，時々刻々変化する学習場の状態に合わせて学習者個人に適応した行動の提案や環境制御で学習場を最適化する学習システムの構成法を明らかにする．
2020年度は，2019年度から継続して実験空間の整備を行い，人を含む学習場を計測可能な実験学習環境の構築を行った．パソコンの画面を見てオンライン学習をしているシーンを想定した実験学習環境において，Webカメラを用いた非接触による画像からの顔や目の検出法，視線の計測法，心拍の計測法の開発を行った．非接触による画像からの心拍計測法の開発は，2019年度から実施していたが，顔が左右に移動する場合にも，計測できるよう改善した．接触式の心拍センサによる計測結果と比較し，良好な結果を得た．オンライン学習シーンを想定してパソコンの画面の上部にWebカメラを設置し，オンライン学習用の動画素材を用いて，オンライン学習時における画面を見ているときの正面の顔やよそ見の検出，瞬目の検出や瞬目数の計測が可能であることを確認した．計測データを分析し，学習の質の指標の探索を開始した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
昨年度やや遅れていた実験環境の構築を行い，顔や目の検出，瞬目，視線，心拍数など計測法の開発ならび計測を行った．計測データをもとに，計測データから得られる学習の質を表す指標の探索を開始している．新型コロナウイルスの影響を踏まえた上で，研究協力者と調整しながら実験を実施し，進捗状況は回復しつつあるが，実験の実施が困難な時期もあり、2019年度当初の実施計画からはやや遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き計測法の開発，計測，計測データの分析に基づく学習の質の指標の探索を行い，研究を推進する．具体的には，画像からの顔検出，頭部姿勢計測をベースに，非接触での心拍，視線の検出方法を改善する．また，学習動作と心拍数など生体状態との関連や，さらには脳状態の計測も行い，実験環境での生体計測情報と行動計測情報の計測データをもとに，学習の質の指標を探索する．学習者個人に適応した行動の提案や環境制御で学習場を最適化する学習システムの構成法を明らかにしていく方策である．
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
