| 研究課題/領域番号 |
18K02901
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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 | 琉球大学 |
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研究代表者 |
姜 東植 琉球大学, 工学部, 准教授 (00315459)
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| 研究分担者 |
笹澤 吉明 琉球大学, 教育学部, 准教授 (50292587)
小林 稔 琉球大学, 教育学研究科, 教授 (70336353)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 集中度推定 / 授業映像 / 学習姿勢 / 動作譜 / 深層学習 / 候補領域 / 授業改善 / 姿勢推定 / 動作検出 / 集中度 / 理解度 / 可視化 / 映像 / openpose / 授業 / Openpose / 学習 / 姿勢 / 生徒 / 教育工学 / DCNN / 映像解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、教師の授業改善を支援するため、授業中に撮影された映像から生徒の姿勢や動きから集中度を推定し、授業について客観的に評価する方法を模索したものである。具体的には、まず深層学習を有するニューラルネットワークにより授業映像から生徒の姿勢や動き(動作)の候補領域を検出し、その候補領域の映像を6つの動作にラベリングを行った。次に、時系列のディスクリート信号(動作譜)を生成することで、集中度の時間変異を考慮した推定を可能にした。また、識別器により３つの状態（集中、曖昧、退屈）にクラス化を行い、可視化を実現した。さらに、各生徒の動作譜から相関関係を求め、学習集団がもたらす個人への影響を推定した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で提案したシステムは、教室前方に設置した１台のカメラで撮影した映像を入力とし、映像から人物を検出し、検出された人物一人一人に対し学習時の姿勢や動きの度合いを時系列化することで集中度の変化を可視化することが可能である。また、これらをラベリングにより数値化することで、授業時間の経過において、どの時刻からどの程度時間を集中していたかをスコアで表すことが可能になった。授業の時間内に生徒がどのタイミングで、どれ位の集中時間が持続できたかを知ることが大変重要な要素である。本提案システムは教員が自らの授業を振り返るきっかけを提供することができ、授業改善に役立てていただけると考えている。
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