| 研究課題/領域番号 |
20K11975
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
|
|---|
| 研究機関 | 九州工業大学 |
|---|
研究代表者 |
堀尾 恵一 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (70363413)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | 行動解析 / 行動モデリング / 強化学習 / モティベーション推定 / 自動アノテーション / 逆効果学習 / 逆強化学習 / 社会情緒的コンピテンス / 動機づけ |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
幼児の行動を観測し，その行動のモデルを構築することで，各幼児の行動の動機を推定および行動予測など幅広い活用につながる。この過程で、幼児間の特性の相違や成長による発達などを加味したモデルの構築を試みる。これを達成するため、自動行動解析システムが必要であり、画像処理技術や各種センサを活用して実現する。また、行動モデルとして、報酬を最大化する強化学習モデルをベースとし、各幼児における報酬を推定する．
|
| 研究成果の概要 |
幼児期の社会情緒的コンピテンスの発達に関し，そのメカニズムを情報工学的なアプローチで追及することで，（１）撮影した動画から各幼児の行動，発言などを自動で定量化する技術の開発，（２）幼児の行動モデルを構築し成長に伴う行動変容の抽出，（３）逆強化学習の考え方を適用し行動変容に資する幼児のモティベーションの推定，を行った．強化学習をモデルとして測定した幼児の行動とすり合わせることで，各幼児の発話頻度の変化などの行動の変化に関して，周囲の幼児の視線や発話などが影響を及ぼすことを明らかにし，幼児毎に影響を及ぼす周囲県境やそれらの程度が異なることを示した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
幼児教育において，非認知能力の重要性が注目されているが，本研究では，ディスカッションという限定的ではあるが社会性に関係した状況において，各幼児の行動変容にどのような環境および周囲の幼児の行動が影響を及ぼすかを検証するものである．今後，幼児の日常の行動を計測する技術，保育士や保護者による幼児の非認知能力の定積的評価と合わせて，本研究の方法論を発展させることができれば，非認知能力およびその発達の定量的な評価につながり，社会的意義は大きい．
|
