| 研究課題/領域番号 | 16K00499 |
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 福山大学 |
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研究代表者 |
尾関 孝史 福山大学, 工学部, 教授 (40299300)
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| 研究分担者 |
渡邊 栄治 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (20220866)
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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 |
交付(2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費 : 3,500千円、間接経費 : 1,050千円)
2018年度 : 780千円 (直接経費 : 600千円、間接経費 : 180千円)
2017年度 : 910千円 (直接経費 : 700千円、間接経費 : 210千円)
2016年度 : 2,860千円 (直接経費 : 2,200千円、間接経費 : 660千円)
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| キーワード | 授業改善 / 受講者 / 顔の向き / 集中度 / ノーティング / 筆記のタイミング / 授業評価 / 講義 / 時系列解析 / 知的学習支援システム |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では、ビデオカメラ及び電子ペンなどの電子ツールを利用した授業評価・改善システムを提案している。「受講者の動作」や「受講者が作成する電子ノート」の解析結果をリアルタイムに講師に提供できることを目標としている。このうち平成29年度の課題は、以下の2テーマである。
（１）固定カメラ及びウェアラブルカメラを用いた個々の受講者の顔の向きの推定
（２）各受講者の状態に基づく受講者全体の授業への集中度の推定
これに対して、平成29年度ではそれぞれ以下の成果を得た。
テーマ（１)に対しては、前方からの固定カメラからの受講者撮影では、後列の受講者が前列の受講者の陰に隠れて、その顔の向きが得られないことが分かった。しかし、上方から撮影する防犯カメラを利用すれば、おおむね講義室の多くの受講生の顔の動きを捉えることが可能と分かった。また、判別分析法を利用することで、受講者の顔の上下の動きの特徴を数値で表すことができた。一方、ウェアラブルカメラを利用した顔の動きの推定に関しては、受講者が見ている黒板の画像中の動きを画像の領域分割を利用することでおおむね、受講者の顔の上下の動きの推定が可能であることが分かった。テーマ（２）に対しては、時系列に受講者の「黒板や講師を見ている状態」、「ノーティングをしている状態」、「その他の状態」の３つの状態の遷移から、個々の受講者の授業への集中度を数値化する方法が実現できた。また、講師の板書と受講者のノートへの筆記のタイミングの類似度をDPマッチングを利用して求めることができた。更に、複数の受講者の筆記状態をネットワークを経由してサーバに集約する方法を確立した。今後の課題として、講義への集中度をどのように定義するかという問題が残されている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3 : やや遅れている
理由
平成29年度は２つのサブテーマ
（１）固定カメラ及びウェアラブルカメラを用いた個々の受講者の顔の向きの推定
（２）各受講者の状態に基づく受講者全体の授業への集中度の推定
である。テーマ（１）に関しては、多くの問題点を解決できた。一方で、テーマ（２）の
「集中度」に関しては、いろいろな定義を考えることができた。しかし、何が最も有効な集中度の定義かを絞り切れなかった。すなわち、受講者のどのような状態が最も講義に集中している状態なのかを明確に決定し、十分な検証を行うまでに至らなかった。この理由により、予定より、若干遅れている状態と判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度では、平成29年度に完結できなかったサブテーマ（２）の「各受講者の状態に基づく受講者全体の授業への集中度の推定」を行うとともに、平成30年度のサブテーマ
（３）受講者全体の集中度のリアルタイムな視覚化と講師への授業支援システムの構築
に取り組む。
そして、集中度の分析結果をリアルタイムに講師に表示するシステムを構築する。授業中に撮影された授業映像と受講者のノーティング情報がリアルタイムに解析用サーバに無線ネットワークを利用して送信され、各受講者の授業への集中度が数値化される。その後、受講者全体の授業への集中度が数値化され、グラフや図等を用いて講師用ノートパソコンに解析結果がリアルタイムに表示される。また、受講者の全体的な状況に応じて、「板書のスピードを変化させるべき」か「説明を繰り返すべきか」等を講師にリアルタイムに助言するシステムを開発する。最後に、提案システム自身の評価として、授業改善に提案システムを利用した場合と使用しなかった場合の比較を行う。この際、サブテーマ（２）で得られる授業への集中度の数値の遷移を利用する。
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