| 研究課題/領域番号 |
15K12172
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
黄瀬 浩一 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80224939)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | テーラーメイド教育 / センシング技術 / reading-life log / wordometer / vocabulometer / confidence estimation / concentration estimation / TOEIC score / 学習支援 / センサ / アイトラッカ / キーロガー / 確信推定 / スコア推定 / 視線解析 / 眼電位法 / TOEIC / 長文読解問題 / 多肢選択問題 / 主観的高難易度語 / テーラメイド教育 / オープンアイウェア |
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| 研究成果の概要 |
テーラーメイド教育とは、個人の特性に応じた適切な教育であり、次世代の教育として注目を集めている。本研究では、テーラーメイド教育を実現する上で必須となる、多様なセンシング技術と、それに基づく学生の特性推定を可能とするものである。特に教育・学習の基礎を「読むこと」と捉え、読んだ単語数の推定、時間帯の推定、文書の種類の推定、単語の記録を行う方法を開発したほか、それらの機能に基づいて、未知単語の推定、語彙推定、TOEICスコアの推定、多肢選択問題解答時やタイピング問題解答時の確信度の推定、ビデオ授業視聴時の集中度の推定、推定結果に基づく読書素材推薦などを実現した。
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