| 研究課題/領域番号 |
17K20016
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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 |
人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
嶋田 総太郎 明治大学, 理工学部, 専任教授 (70440138)
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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 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2017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 | オンライン授業 / 脳活動計測 / 被験者間相関 / 近赤外分光法 / 脳波 / 学習パス / 被験者間相関解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、動画授業を実施・試聴しているときの先生と生徒の脳活動、および協調作業をしている2人の脳活動を近赤外分光法（NIRS）および脳波（EEG）を用いて測定し、前頭前野などいくつかの脳領野で被験者間に共通する脳活動を見出した。この知見をもとに、脳活動データを被験者間相関（ISC）が最大化されるように主成分分析（PCA）を行い、上位の主成分をベースに受講者の脳活動を特徴空間にマッピングする技術の開発を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年の情報技術の発展により教育コンテンツのオンライン化（オープンエデュケーション）が進み、また現在のコロナ禍の影響も重なって、世界的にもオンライン授業の重要性が高まっている。本研究では、同一の授業内容が再現性を持って提供されるオンライン動画授業を主眼として、学習に関する脳活動を特徴空間にマッピングする技術の開発を行った。これによって学習状態のより的確な把握と、これに基づいたテーラーメイド教育への可能性を示すことができた。
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