| 研究課題/領域番号 |
20H01710
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09060:特別支援教育関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
巖淵 守 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (80335710)
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| 研究分担者 |
中邑 賢龍 東京大学, 先端科学技術研究センター, 特任研究員 (70172400)
赤松 裕美 東京大学, 先端科学技術研究センター, 特任助教 (20934243)
青木 高光 独立行政法人国立特別支援教育総合研究所, 情報・支援部, 主任研究員 (40846458)
松田 英子 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 特任助教 (40761630)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2022年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2021年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2020年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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| キーワード | 重度・重複障害 / コミュニケーション / AAC / IoT / 機械学習 / 重度心身障害 / OAK / iOAK / モーションヒストリー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，IoT（Internet of Things）技術を利用して視覚・聴覚・触覚刺激を提示しながら重度・重複障害児の反応の変化を自動的に観察し，彼らの運動・認知能力を評価できるシステムを開発する。さらに評価から導かれた効果的な刺激を，対象児の動きのタイミングに合わせて自動的にフィードバックすることで，対象児からの反応や発信を引き出すコミュニケーション育成へとつなげる。
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| 研究実績の概要 |
最終年度では、前年度までに開発した観察支援システムを用いて、新たに４人の重度・重複障害のある子どもたちについて、彼らの視覚・聴覚・触覚刺激に対する反応を評価した。これまで振動刺激によって自己刺激行動が収まることが確認されている子どもに対して、AIのトラッキング機能を用いて顔や手など、体の部位ごとの動きのデータを取得し、それをTransfer Entropyを用いた時系列解析によって刺激との因果関係を分析した。その結果、この子どもの振動刺激と腕の動きに有意な関係性があることを確認することができた。また、別の児童・生徒についても、視覚刺激や聴覚刺激の提示が、顔や手の動きの変化に関係していることが、このシステムを利用した同様の解析によって示された。以上の結果から、開発したシステムが、重度・重複障害児に対する実態把握を支援するツールとして有効に活用できることが示された。
特に高い精度でデータ取得が可能な顔の動きの認識ついては、その動きをスイッチ操作として出力できる機能を追加し、顔の動きに合わせて視覚・聴覚・触覚刺激をフィードバックすることを可能にした。この機能は、離れた位置に設置した端末のカメラで様々な顔の動きを自動的に捉えて出力でき、物理的なスイッチの装着も不要である。併せて、対象となる子どもが生み出せる動きの幅や端末設置時の顔の向きに合わせて認識の感度を調整できる機能、および不随意運動などに伴う誤動作を防ぐための繰り返し等のタイミングを調整する機能を追加した。今後これらの機能を対照児の実態に合わせて調整・活用することで、周囲とのやりとりにつながる随意的な反応をより高めていくことが期待される。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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