| 研究課題/領域番号 |
16K01097
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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 |
教育工学
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| 研究機関 | 石川工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
越野 亮 石川工業高等専門学校, 電子情報工学科, 准教授 (90369968)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 機械学習 / ウェアラブルデバイス / スマートアイウェア / 行動認識 / ウェアラブルセンサ / 瞬き / 感情認識 / アクティブラーニング / 雰囲気可視化 |
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| 研究成果の概要 |
近年，多くの教育現場で導入されているe-LearningのようなWeb上の教材や映像を通して学習する形態においては，顔動作情報に注目し，カメラを用いて学習者の顔画像から顔の傾き角度や注視位置などから学習者の状況を把握する研究がなされている。しかしながら，カメラを使う場合は場所が限定されてしまう。本研究では，e-Learningだけでなく，紙での課題も対象として，場所を選ばずに行えるウェアラブルデバイスを用いて計測することに取り組んだ。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果の学術的意義としては，与えられた課題の主観的難易度をメガネ型のスマートアイウェアと機械学習を用いることで，計算問題や漢字問題，筆記のプログラミングの問題などにおいて，簡単か難しいかをある程度，認識できる可能性を示した。社会的意義としては，カメラを用いて顔画像から表情を認識することは可能であるが，プライバシーの面から嫌がられることが多かった。そこで，メガネ型のスマートアイウェアや，ヘッドバンド型の脳波センサ，腕時計型の脈拍センサなどのウェアラブルデバイスを用いて，プライバシーを配慮して，興味や集中具合，課題に対する主観的な難易度を把握することを行ったことである。
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