| 研究課題/領域番号 |
19K21763
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
白井 詩沙香 大阪大学, サイバーメディアセンター, 講師 (30757430)
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| 研究分担者 |
ORLOSKY JASON 大阪大学, サイバーメディアセンター, 特任准教授(常勤) (10815111)
長瀧 寛之 大阪電気通信大学, メディアコミュニケーションセンター, 特任准教授 (20351877)
武村 紀子 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (60733110)
上田 真由美 流通科学大学, 経済学部, 教授 (30402407)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 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 |
5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 漫画 / ラーニングアナリティクス / 視線解析 / 学習支援システム / マルチモーダル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
デジタル教科書の導入に向けて，教材のデジタル化が進められている。デジタル化の利点の一つとして，教材による学習時の行動を収集し，学習支援に活用できることがあげられる。しかし，学習教材として身近なものになりつつあるマンガ教材はセリフや図といったマルチモーダル性を有するため，学習時の詳細なログを取得することは容易ではない。本研究の目的は，マンガ教材学習時の生体情報から理解度を推定し，学習者一人一人に適した学びを提供することである。研究期間内に視線追跡情報による学習者の理解度推定モデルを構築，マンガ教材学習時の理解度を用いた個別適応型システムの開発および教育実践による評価を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，漫画教材を用いた学習において個別最適化された学習支援を実現することを目的に，漫画教材読書時の視線特徴量を用いた主観的難易度推定モデルの構築に取り組んだ。VR空間での漫画教材を用いた学習を対象に，漫画教材読書時の視線特徴量として「視線停留点と視線の交点の距離」，「コマ間・エリア間の視線移動のパターン」に着目した新たな3種類の特徴量を含む28種類の視線特徴量を用いて，コマ単位で主観的難易度推定を行う手法を提案し，その有効性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マンガの教育的利用に関する歴史はまだ浅く，これまでは教育実践による有用性の評価に力が注がれていた。本研究課題では，新しい試みとして，マンガ教材学習時の視線データに基づく学習行動解析に取り組み，視線データに基づく主観的難易度推定モデルを提案することができた。また，VR空間での学習支援の観点からも新たな可能性を示すことができた。
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