オンライン授業での生理心理評価と人工知能による精神疾患の予兆の早期発見・予防策

• Project/Area Number: 21K12113
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Ritsumeikan University
• Principal Investigator: 柏原 考爾 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (40463202)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2021: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
• Keywords: オンライン授業 / 生理心理学 / 人工知能

Outline of Research at the Start

オンライン授業は遠隔で誰もが簡単に参加できる利便性がある。しかし、オンライン授業の参加者の視点から、注意・集中力の持続性や健康面の検討は充分になされていない。したがって、オンライン授業における参加者の生理心理特性を、①高次脳機能（大脳皮質での注意・集中力）・②眼球運動（感情変化）・③自律神経活動（精神的負担度）から検討する。学習時の認知心理特性の評価・解析手法を発展させる形で、オンライン授業での精神的な変調（注意力低下、無気力・不安感等）を、生理心理指標から早期に発見し、精神疾患を未然に防ぐ健康支援システムの提案に繋げていく。