| 研究課題/領域番号 |
19K12167
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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61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
Venture Gentiane 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 客員教授 (30538278)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | ロボティクス / 教育支援 / Machine learning / Human behavior analysis / online teaching / remote teaching / intelligent robot / physical avatar / 遠隔教育 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
I will collect behavioural data of students in classrooms using motion capture technology and eye tracking technology as well as with marker-less camera base technology. Then I will develop a software tool for automated and quantified behavioural analysis of the data and create models of the
teaching styles and their relationship with students’ behaviours using big data. Finally, I will deploy the models in a social robotics virtual agent that can support online courses’ material development and teachers’ training and I will evaluate this teaching tool in real settings.
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| 研究成果の概要 |
高等教育の知的・行動的インパクトを研究・支援するために、ソーシャルロボットの利用を検討しました。大学の教室で教授スタイルと学生の行動の定量的・比較的分析を行い、リアルタイムに反応する人工エージェントの行動を開発した。
マーカーレスカメラベース技術を用いて、教室内の学生の行動データを収集した。そして、そのデータを自動的かつ定量的に行動分析するためのソフトウェアツールを開発し、ビッグデータを用いて学習スタイルと学生の行動との関係のモデルを作成しました。最後に、このモデルをソーシャルロボティクス・バーチャルエージェントに展開し、オンラインコースの教材開発や教師のトレーニングを支援することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究は2019年に始まり、2020年にはオンライン授業が一気に一般化するパンデミックに世界が見舞われるという、非常にタイムリーなものでした。本研究の結果となされた展開は、学生の幸福を分析し支援するために最も重要なものである。プロジェクトの成果は、さらに継続されることが有益であっただろう。
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