| 研究課題/領域番号 |
16K01670
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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 |
スポーツ科学
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| 研究機関 | 国士舘大学 |
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研究代表者 |
竹市 勝 国士舘大学, 政経学部, 教授 (30265962)
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| 研究分担者 |
新井 健之 高千穂大学, 人間科学部, 教授 (20397095)
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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 |
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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 捕捉動作 / 認知特性 / 予測特性 / 運動制御特性 / 加齢 / 運動物体 / 認知エラー / 予測エラー / 運動制御エラー |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、仮想環境と現実環境において運動物体の認知、予測、運動制御の課題をいくつかの条件下において実施した。
運動制御課題結果から、位置予測の精度が高い事、時間予測は運動スキルに影響される事が明らかになった。可視運動物体に対する認知特性は50代から低下傾向を示した。パッティング課題の結果から、注意配分の減少により運動制御局面にエラーを生じること、そのエラーは経験やトレーニングにより改善されることが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
認知・予測・運動制御におけるエラーと捕捉パフォーマンスの研究では、捕捉動作の失敗要因の特定が可能になると考える。その要因に対するトレーニングによりパフォーマンスを向上させる。即ち部分的トレーニングにより全体的な運動パフォーマンスを向上させるという新たなトレーニングの開発への応用が考えられる。これはトップアスリートから障害者、幼児から高齢者に至るまで、様々な人を対象に運動能力測定や評価、機能向上訓練など、スポーツに限らず教育、福祉、医療などの分野において幅広い応用が考えられる。従って、本研究は体育学における新しい研究分野および研究手法の開拓に寄与し、今後さらに応用発展する可能性が期待される。
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