| 研究課題/領域番号 |
18K02883
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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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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 仙台高等専門学校 |
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研究代表者 |
矢島 邦昭 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (90259804)
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| 研究分担者 |
佐藤 淳 鶴岡工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (10235351)
武市 義弘 北九州工業高等専門学校, 生産デザイン工学科, 准教授 (50342457)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 集中度分析 / 生体情報 / 授業改善システム / 集中度予測 / 安全性確保 / AI / 生体情報計測 / 集中度計測 / 生体信号計測 / 脳波計測 / GSR計測 / 眼球運動計測 / 皮膚電気抵抗 / 瞬き回数 / 頭部位置情報 / 簡易脳波計測 / 集中状態 / 集中の分類 / 集中の可視化 / アクティラーニング / 集中度 / 活性度 / 可視化 / 授業支援 |
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| 研究成果の概要 |
集中度分析のための生体情報として、脳波、GSRに加えて、瞬き、頭部位置の情報を加えることにした。そのためのデバイスとしてBitalinoに加え、JINS MEMEを追加し、計測データの整合性をとることが可能となった。生体情報の変化からの集中度判定のアルゴリズムの提案とそれを用いた判定分析を行うことができた。しかしながら、被験者からのアンケートによる集中度判定の整合性確認の実証実験の実施の件数が極めて少なく、判定精度に関する調査が必要となる。集中度変化の予測のための機械学習が今後の課題である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
受講生の集中状態を継続することは、学習効率の向上につながる。集中度を可視化することにより、異なる作業、学習スタイルを用いた教員の授業スタイルを柔軟に変更することが可能となる。対面を中心としたアクティブラーニング、遠隔授業での学生の受講状態を客観的に知ることで、受講者の学習効率の向上、教員の授業スタイルの効率化が図れる。
授業に限らず、社会活動時における集中度の客観的な情報を用いた集中度の分析は、社会生活の作業の効率化、安全性の向上性に有効的であることから、装置の小型化、分析手法の確立に関して継続研究が重要と考える。
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