| 研究課題/領域番号 |
20K03099
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 北海道情報大学 |
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研究代表者 |
守 啓祐 北海道情報大学, 情報メディア学部, 教授 (10200362)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 授業支援システム / LMS / 深層学習 / 行動分析 / ポートフォリオ / ヒューマンコンピュータインタラクション / 生成型人工知能 / IoTデバイス / IoTシステム / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，コンピュータの高性能化と音声や画像解析の技術の高度化により様々な処理が可能となっている．一方，大学等の高等教育の現場において，受講者一人一人に特化したきめの細かい教授法が求められている．そのため，申請者は受講者の顔画像や動作の非言語情報を認識し，各受講者ごとに現在の受講状況とポートフォリオを定量化できるようにし，きめの細かい教授法について検討を行う．
システムは自然な操作が可能なようにし，マルチモーダル情報としての行動データと学習のポートフォリオをデータマイニング等の手法で分析し行動意図の認識および教授効果の知見を得る．この知見を分析し，高い教育効果を持った教授法が実現できるようになる．
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| 研究成果の概要 |
大学等の高等教育の現場において，受講者一人一人に特化したきめの細かい教授法が求められている．そのため，受講者の顔画像や動作を認識し，各受講者ごとに現在の受講状況とポートフォリオを実時間で参照できるようにし，きめの細かい教授法を実現する方法について検討を行う．この知見を用いて，教育方法と学習評価を検討し，効果の高い教育方法を選択し，e-learning等でシステム化出来る部分の省力化を図りつつ，対人で対応するほうが効率の高い点を洗い出し，バランスの取れた高い教育効果を持った教授法を実現できると予想される．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
大学等の高等教育の現場において，受講者一人一人に特化したきめの細かい教授法が求められている．そのため，申請者は受講者の顔画像や動作の非言語情報を認識し，各受講者ごとに現在の受講状況とポートフォリオを実時間で定量化できるようにし，きめの細かい教授法を実現する方法について検討を行う．画像として収録された行動データをデータマイニング等の手法で分析し行動意図の認識および教授効果を検討し，教育方法と学習評価を検討し，効果の高い教育方法を選択し，e ラーニング等で省力化を図りつつ，対人で対応するほうが効率の高い教授法を洗い出し，バランスの取れた高い教育効果を持った教授法が実現できるようになる．
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