| 研究課題/領域番号 |
17K01130
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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 | 高知大学 |
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研究代表者 |
三好 康夫 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 准教授 (20380115)
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| 研究分担者 |
岡本 竜 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 教授 (60274362)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 習慣化支援 / 動機付け / 学習環境 / 学習者特性 / 周辺状況 / 個人特性 / 学習習慣 / 情報推薦 |
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| 研究成果の概要 |
学習者の特性推定においては，学習者は何を苦手としているか（苦手特性）と学習者はどのような支援を好むか（嗜好特性）の推定手法を開発した。苦手特性については，タイピング学習支援やeSports練習支援を対象に推定を試みた。嗜好特性については，プライバシー配慮のためカメラ映像を用いず，音声情報を用いる手法の提案を行った。学習者の周辺状況把握においてはカメラ映像を用いない手法を検討した。ピエゾ素子を用いて机上のノイズ音から筆記中であるかを判定する手法を検証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
コロナ禍においてオンライン授業が多く実施されるようになったが，オンデマンド型のオンライン授業では特に計画的に学習を進める必要がある。このような状況も踏まえると，本研究課題である学習リソース推薦や学習習慣化支援のための学習者特性推定と周辺状況把握は社会的に大きな意義がある。
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