| 研究課題/領域番号 |
18K11584
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
|
|---|
| 研究機関 | 早稲田大学 |
|---|
研究代表者 |
松居 辰則 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (20247232)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 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: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
|
|---|
| キーワード | 学習者の心的状態の推定 / 学習支援エージェント / 神経科学的知見 / 生体計測と機械学習 / 脳機能モデリング / 感情制御 / マインドフルネス状態 / インタラクション / 学習エージェント / 生体情報と機械学習 / レベル付き学習データの削減 / 教師エージェント / 心的状態の予測モデル / 学習環境 / 表情認知過程 / 小脳 / 定性的脳機能モデル / 神経科学 / 教授戦略モデル / 心的状態の推定 / 人型エージェント |
|---|
| 研究成果の概要 |
コンピュータによる学習支援システムにおいて優れた学習効果をあげるためにはシステムと学習者との適切なインタラクションの実現は重要な課題である．このインタラクションはコンピュータ上のエージェントを介して行うことが多いため，このエージェントの設計方法が重要な課題となる．特に，エージェントに学習者の知識理解状態のみならず心的状態も把握して最適なインタラクションを実現させることが必要である．本研究では，学習者の心的状態を把握するためのモデルを神経科学の知見に基づいて構築することを試みている．結果，限定的な範囲ではあるが，エージェントの設計指針につながるような知見を成果として得ることができた．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，優れた人間教師の教授活動をシステムによって実現することを重要なコンセプトとしている．特に，教授行為による学習者の知識理解状態のみならず心的状態変化への影響を予測・評価するプロセスの足掛かりとなるモデルを構築することを目指してきている．これらの課題に対して，認知心理，生体計測と機械学習，神経科学の知見に基づき学際的手法によってモデル構築を実現した点は学術的意義が大きいものと考えられる．また，生体計測によって学習者の心的状態の推定を，比較的少ないサンプル数でも高精度に推定可能な手法を実現できた点は，今後の学習支援システムの新しい方向性を示すという点で社会的意義も大きいものと考えられる．
|
