| 研究課題/領域番号 |
19H01718
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 玉川大学 |
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研究代表者 |
大森 隆司 玉川大学, 脳科学研究所, 研究員 (50143384)
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| 研究分担者 |
金井 玲奈 桜美林大学, 健康福祉学群, 助教 (00818065)
岡 夏樹 宮崎産業経営大学, 経営学部, 教授 (20362585)
長井 隆行 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (40303010)
中村 友昭 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (50723623)
宮田 真宏 武蔵野大学, データサイエンス学部, 講師 (70858026)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)
2023年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2022年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2021年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2020年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 教育工学 / 非認知能力 / 授業センシング / 顔抽出 / 学びの活動の分類 / 教員の特性 / フィードバック / 行動センシング / 関心推定 / 教員と児童生徒 / 相互作用 / クラスの集中 / 授業参加 / 子ども / 心的状態 / ビッグデータ / 教員と生徒 / グラスの集中 / 個々人の授業参加 / センサシステム / 子どもの状態推定 / 行動特徴 / 視線計測 / 観察画像の蓄積 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，非認知能力（社会情動スキル）の成長に影響する教育方策を，子どもの行動のビッグデータ分析を通じて解明することを目指す．そのため，画像認識によりパッシブに人の姿勢を推定する行動センサを小学校低学年および幼稚園に設置し，子どもの行動データを収集する．
このセンサは，人の「関心」を示す動作とその対象をその人の動きから推定する．小学校と幼稚園で継続観察して子どもの行動と関心を縦断的に蓄積してその画像の一部について行動のアノテーションを行い，推定結果との関係を分析して，非認知能力の要因を洗い出す．そして，得られた要因の改善方策を試行して効果を評価する．
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| 研究成果の概要 |
非認知能力とは何かをデータに基づき議論するため，幼稚園と小学校の授業センシング装置を開発し，顔情報からの特徴量の抽出を試みた．幼稚園は活動の自由度があまりに大きく，分析は困難であったが，小学生では授業の活動の分析が実現できた．
結果，顔の抽出数から学びの活動を，教員主導，生徒主導，グループ活動の３種に分類できることが判明した．個々の顔の動きからは板書筆記行動，集団の顔の動きからはクラス全体の集中の数値化に成功した．また，教員の授業技能の一部を数値化・FBする方式の検討が進んだ．
以上より，非認知能力の一部を数値化する手法の開発は進み，授業改善を通じてのその育成への道筋は描けたと考える．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
教員の授業スキルは，教員養成および採用後の研修により獲得されるが，実際には不十分であり，教員は自身の経験の蓄積で獲得していく．しかしこの方法では科学的な分析は困難である．その改善には，授業スキルに関するエビデンスを抽出し，それを分析後に個々の教員のフィードバックする手法が必要である．
本研究は，授業の映像からその姿を定量的に分析し，望ましい特徴からのズレを各教員にフィードバックするための手法の開発を行った．結果，授業の一部の特徴量や教員の個性の抽出に成功したことから，この方法での今後の開発の可能性が示された．
今後は，授業の特徴量や個性の種類の充実とシステムの普及のための改良が必要である．
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