| 研究課題/領域番号 |
17K18683
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 長岡工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
土田 泰子 長岡工業高等専門学校, 一般教育科, 教授 (30455125)
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| 研究分担者 |
竹部 啓輔 長岡工業高等専門学校, 電子制御工学科, 准教授 (10303710)
外山 茂浩 長岡工業高等専門学校, 電子制御工学科, 教授 (60342507)
村上 祐貴 長岡工業高等専門学校, 環境都市工学科, 教授 (70509166)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2019年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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| キーワード | 視線計測 / 脳波 / 英文読解 / 生体信号 / 外国語教育 / 生体信号計測 / 自己組織化マップ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，英文読解時に視線や脳波などの生体信号を計測し，そのデータ群から作成した自己組織化マップを参照することにより，学習者が今あると予測される学習状況を一目で診断することができる技術を開発することを目指した．英語能力と視線，脳波との関係性について調査し，自己組織化マップを用いた推定手法の開発を行った．実験結果から，一部の視線情報とTOEIC L&Rテストスコアとの間に相関関係があることが確認できた．TOEIC L&Rテストスコアの推定モデルについては，推定誤差率が7.95%となった．今後は，さらに被験者を増やしデータ数を充実させることにより，推定精度の向上が可能だと考えている．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではSOMによる多次元データ解析の手法を用いることで、従来の数十倍の変数から成るデータ群をパターン認識し、学習者の特性を視覚化して英語力の診断に活用することを目指した。医療や生化学の分野では先進的に取り組まれている多次元データ解析を、英語教育の分野に応用することは探索的性質が非常に強い。本研究の成果により従来のテスト形式とは異なる、全く新たな英語力の判定手法が提供されることとなり、それに応じた新たな指導法の開発や、英語力向上の鍵となる未知の問題を発見する手掛かりとなることが考えられ、英語教育の分野に対する貢献だけでなく、新たな学問分野や産業に発展する可能性が大いに期待できると考えられる。
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