| 研究課題/領域番号 |
19K20421
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 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 | 九州大学 |
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研究代表者 |
峰松 翼 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (00838914)
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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)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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 | マルチモーダルデータ分析 / 機械学習 / 教育データ分析 / 視線分析 / ラーニングアナリティクス / デジタル教科書 / マルチモーダルデータ / 変化検出 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，学習者の学習活動をデジタル教科書システムやセンサ類で自動的にセンシングし，教科書難易度推定により学習者の躓いた箇所をページ内の場所ごとに提示する教科書改善システムの研究開発を行う．本研究の教科書難易度推定では，大人数から収集可能だが学習活動の詳細を計測できない学習イベントログと学習時の精神状態やページ内の閲覧順序等の詳細な学習活動を含むが少人数からしか収集できない脳波，視線情報を統合的に分析する．また，本研究の評価では，教科書難易度推定の性能評価に加え，提案システムによるフィードバックによって教科書を修正し，その教育効果の評価実験を行う．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，学習者にとってわかりにくい箇所に着目した教科書改善システムを実現するための技術として，(1)デジタル教科書閲覧中の視線情報を活用した教科書難易度推定手法(2) デジタル教科書閲覧システムの学習ログを活用した学習者の理解度推定手法を開発した．（1）は，教材閲覧中の視線情報から各ページの難易度を推定し，わかりにくい箇所を推定することを可能とした．（2）は，デジタル教科書閲覧時の学習活動から教科書の各ページの理解度を推定することを可能とした．(1)と(2)の成果を組み合わせることで，どのページのどの部分で学習者がわかりにくいと感じているのかを可視化するためのシステム実装が可能となる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
効率よく人材を育成するためには，学習者にとってわかりやすい教育を提供することが求められる．特に，講義形式の授業や自習で用いられる教科書の改善は高い教育改善効果が期待できる．しかし，これまでの教科書改善は教育者に一任されている部分が多く，学習者にとって意味のある改善であるかは明らかではなく，わかりにくい箇所の特定も容易でない．本研究の成果は，データに基づいた改善と教材改善にかかる負担の軽減につながるため，教育改善の効率化の観点から意義深い．
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