| 研究課題/領域番号 |
17500115
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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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 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
宮原 末治 長崎大学, 工学部, 教授 (00295099)
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| 研究分担者 |
喜安 千弥 長崎大学, 工学部, 助教授 (20234388)
堀田 政二 長崎大学, 工学部, 助手 (90346932)
中村 千秋 長崎大学, 教育学部, 助教授 (00217861)
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| 研究期間 (年度) |
2005 – 2006
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| 研究課題ステータス |
完了 (2006年度)
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| 配分額 *注記 |
3,400千円 (直接経費: 3,400千円)
2006年度: 1,900千円 (直接経費: 1,900千円)
2005年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
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| キーワード | パターン認識 / オンライン文字認識 / 学習支援 / 数式認識 / 計算支援 / タブレット筆記 / 学習パターンの選択 / 変形文字の認識 |
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| 研究概要 |
本研究では、タブレット上に筆記される文字や図形を、オンライン型のパターン認識技術を用いて自動的にコード情報に変換するとともに、筆記された解答の正誤を自動的に判定し、利用者の学習を支援する「高精度なオンライン文字図形認識技術」を確立する。また、具体的な活用例として、数学の学習を支援する学習支援システムを試作し、オンライン文字図形認識技術を用いた「学習支援システムの構築技術」を確立する。
本期間で明らかにした技術項目を以下に示す。
(1)オンライン文字図形認識の高精度化:オンライン文字図形認識の識別部として、パターン間の類似性の評価尺度にDP(ダイナミックプログラミング)による距離算出法を採用し、学習パターンの使用方法としてCAP(カテゴリカル平均パターン)によって基準辞書を求める文字図形識別法を用いることによって、数字の高精度な識別が可能なことを明らかにした。
(2)学習支援システムにおける後処理技術の開発:算数の学習を支援する学習支援システムについては、問題とその解答とをデータベースとして準備することができるので、この既知情報を利用して利用者が解答する筆記数字をある程度推定できる。この推定値を利用して、認識精度を向上させる方法を考案し、実験によりその効果を明らかにした。
(3)個人辞書の自動更新による識別性能の向上:利用者が算数の問題を解いていくうちに、自動的に識別辞書を更新し、認識精度を向上させる個人辞書作成技術を考案し、実験によりその効果を明らかにした。
(4)認識型学習支援ソフトウェアの試作:算数の問題を解くような学習において、(1)問題の提示、(2)利用者の筆記による解答、(3)パターン認識による正誤判定、(4)(1)〜(3)の繰り返し、(5)採点と集計、などの一連の学習行動を支援する「認識型学習支援ソフトウェア(算数)」を試作し、オンライン文字図形認識技術が自学習の支援に有効なことを確認した。
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