研究課題/領域番号 |
16K16175
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研究種目 |
若手研究(B)
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配分区分 | 基金 |
研究分野 |
学習支援システム
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研究機関 | 福井大学 (2017-2019) 東京医療保健大学 (2016) |
研究代表者 |
長谷川 達人 福井大学, 学術研究院工学系部門, 講師 (10736862)
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | コンテキストアウェアネス / 学習支援システム / 機械学習 / ウェアラブルデバイス / 記憶度合い推定 / 生体情報 / 教育工学 |
研究成果の概要 |
本研究では,ウェアラブルデバイスを用いて生体情報の簡易計測を行い,機械学習により計測データを分析することによって,自主学習支援を目指した.研究成果は主に以下の2点である. 一つは,メガネ型ウェアラブルデバイスを用いた英単語学習支援システムである.学習者の頭部動作及び眼電位の簡易計測を行い,課題に対する学習者の回答確信度,主観的難易度を推定する手法を開発した. もう一つは,同デバイスを用いたタッチタイピングの習得支援システムである.タイピング時の眼電位と頭部動作を計測し,学習者がタッチタイピングを行えたのか否かを自動分類することで,学習者にフィードバックが実現できる.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は,ウェアラブルデバイスを用いた生体情報の簡易計測により,e-learning上での学習時の,回答に対する確信度及び主観的難易度が推定できるかを実験により明らかにした点である.本研究の社会的意義は,提案手法を用いて学習支援システムを実現することにより,確信度や主観的難易度の推定が行えることから,効率的な学習環境を提供できる点である.例えば,確信度が推定できるため,従来見逃されてきた「勘で回答したが正解してしまったため,復習されなかった問題」を検出できるようになり,復習時の見逃し率を大幅に削減できる.
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