研究課題/領域番号 |
19K12270
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研究種目 |
基盤研究(C)
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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
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研究機関 | 香川大学 |
研究代表者 |
後藤田 中 香川大学, 創造工学部, 准教授 (40633095)
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研究分担者 |
赤木 亮太 芝浦工業大学, システム理工学部, 教授 (20581458)
小林 雄志 東京大学, 大学総合教育研究センター, 助教 (50549491)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 教育工学 / 運動学習 / 身体制御 / トレーニング支援 / フィードバック手法 |
研究開始時の研究の概要 |
日常的な健康改善活動を含む体育・スポーツにおける動作習得には,コツとなる“ヒント”の提供が日々欠かせない.トレーニング撮影映像やウェアラブルセンサの常用による大量データに対し,蓄積される動画やセンサデータを再活用し,訓練ポイントを受容しやすい形で動的生成できれば,情報蓄積と教材化の循環促進が可能となる.動画・センサデータを時間同期し,知覚フィードバックによって,動作目標や現状との差を示す符号化手法を提案し,運動内省を支援する動画再生システムを開発する.安価なセンシングデバイスで得た出力情報を符号化技術として映像の重畳表現に採用することで,少なく・伝わりやすい直観的な伝達手法を実現する.
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研究成果の概要 |
スポーツを含む技能の動作習得のための運動学習における理解促進を目的に、映像の蓄積だけではない教材化のための振り返りのためのフィードバック手法を発展させ、コツとなる“ヒント”の提供を目的とした動作目標や現状との差を示す符号化手法を開発した。符号化技術として、映像上の体の特定部位に対し、骨格推定技術による重畳表現に採用することで、身体動作習得の教示する情報が少なく・伝わりやすい直観的な伝達手法を開発した。習得対象である動きのいくつかのポイントをスキルの習熟度別に特徴的な動作成分を調査で明らかにし、対応する部位の特定成分を視覚情報として変換することで、符号化情報を付加するフィードバックが実現できた。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日常的な健康改善活動を含む体育・スポーツにおける動作習得には、コツとなる“ヒント”の提供が日々欠かせない。日々撮影記録されるトレーニング動画やセンサ等の大量のデータに対し、それらを教材として再活用するため、訓練ポイントを示す情報を受容しやすい形で人手があまりかからない形で動的に生成できれば、情報蓄積と教材化の循環促進が可能となる。
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