研究課題
奨励研究
本研究では, 学習者のノートを画像処理し文字分布を取得。その文字の分布パターンから学習者のInput/Outputの情報処理の特性(以下, 思考特性)を同定する。このことにより, 学習者の思考特性がノートの画像情報から得られることができるため, 学習者一人ひとりに適した学習方略を提案することが可能となる。
業におけるノートテイキングは，学習者がInputした視覚データや聴覚データを，生徒自身の思考特性とマッチした想起可能な視覚データとしてOutputすることが重要である。そこで，生徒自身にあったノートテイキングがおこなわれているか否かを判定するために，ノートの画像データから文字の検出をおこない，生徒自身の思考特性とマッチした想起可能な視覚データとの関連を検討した。その結果，検出された文字位置は，文字が密に配置されケースと，文字位置が疎であるケース分けられ，それぞれのケースにおけるの文字位置と文字検出数の傾向は，(言語的)-(感覚的)の思考特性と関連付けることができると判断できる。
情報を入手する際，我々は無意識に好みの情報表現を選択しているが，中等教育において生徒は，無意識に教員の示す板書を正しく複写しようとする。授業におけるノートテイキングは，学習者がInputした視覚データや聴覚データを，生徒自身の思考特性とマッチした想起可能な視覚データとしてOutputすることが重要である。しかし，思考特性を(言語的)-(感覚的)の軸で分けた場合，教員は(言語的)に属するケースが多く，(感覚的)に属する生徒は，ノートを綺麗に写しても理解に繋がらないケースが見られる。アウトプットされたノート情報から，学習者の思考特性が自動判定できれば，その生徒にあった学習方略を提示可能となる。
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