| 研究課題/領域番号 |
16H02867
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
長尾 確 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (70343209)
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| 研究分担者 |
栗原 一貴 津田塾大学, 学芸学部, 准教授 (10462855)
松原 茂樹 名古屋大学, 情報連携統括本部, 教授 (20303589)
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| 研究協力者 |
大平 茂輝
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)
2018年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2017年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2016年度: 10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円)
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| キーワード | 知的創造活動 / マルチモーダルデータベース / ディスカッション / プレゼンテーション / 機械学習 / 生産性向上 / 教育ビッグデータ / 知的創造活動支援 / データベース / 知能情報学 / 知識発見 / データマイニング / 教育工学 |
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| 研究成果の概要 |
主に大学での研究に関する、様々な知的創造活動の科学的分析を可能にする基盤を実現した。具体的には、さまざまな情報を含む構造化ディスカッション・プレゼンテーションデータベースを構築した。また、このデータベースの応用として、知的創造活動の質の評価手法を実現した。ディスカッションの評価モデルは、発言の音響的・言語的特徴および、発言者の心拍数に基づく精神生理学的特徴を抽出することで入力データを取得し、統計的機械学習モデルによって構築した。プレゼンテーションの評価モデルは、VR環境を構築し、発表者の音声・視線・スライド内容・ジェスチャから入力データを作成し、ディープラーニングの手法を用いて構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
我々は、すでに知的創造活動の記録・分析・支援に関して多くの実績を有している。その技術を研究活動支援およびディスカッションスキルの評価に利用している。最先端のシステムを長期間保守・運用するノウハウは一朝一夕に得られるものではなく、このような、今後の研究を牽引する準備の整っている研究グループは世界的にも少ない。知的創造活動の詳細な記録をデータベース化し、その特徴を分析することで、生産性向上のための方法論が導かれる。この技術は、人間の創造的活動を科学的に分析し、人間が気づきにくい特徴を発見する手段にもなる。多くの優秀な人材を養成し、日本の世界的な競争力を強化するために、本研究は多大な効果をもたらす。
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