| 研究課題/領域番号 |
20K14109
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 福井工業高等専門学校 |
|---|
研究代表者 |
小松 貴大 福井工業高等専門学校, 電子情報工学科, 准教授 (60638766)
|
|---|
| 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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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 | Skeleton Estimation / Machine Learning Model / Programming Materials / 機械学習 / 骨格推定 / Octave Convolution / 姿勢推定モデル / 姿勢推定 / 機械学習モデル / MobileNetV3 Small / プログラミング / プログラミング教材 / DeepLearning |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではマウス操作・キーボード操作を一切必要としない、ポーズ入力型のプログラミング教材を開発する。具体的にはタブレット端末・スマートフォン上で動作するアプリケーションを作成し、アプリケーションで特定のポーズを撮影するだけで、ポーズに対応したプログラムがロボットの動作がとなって可視化される教材である。ポーズ識別を行うアプリケーションとプログラムの動作を可視化することができるロボットを開発する。
|
| 研究成果の概要 |
カメラ画像から人の骨格（関節位置）を推定する機械学習モデルを開発し、そのモデルを用いてキーボード等を必要としないポーズ入力型のプログラミング教材を開発した。機械学習モデルはスマートフォンなどのモバイルデバイスで動作することを想定し、軽量かつ高速に処理ができるようにOctave Convolutionを用いた。開発したモデルはモデルの読み込みから推定結果の表示までに約4秒で、推定時間のみでは約0.135秒となり、プログラミング教材の入力デバイスとして使用する分には問題ない程度の遅延時間であると考えられる。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
小学校では2020年度から、中学校では2021年度からプログラミング教育が必修化されたが、実際にプログラミング言語を学ぶことではなく論理的思考を身につけることが目的である。一方で論理的思考力は幼児期から身につけることができるが、プログラミングする際のキーボード・マウス操作に慣れるための身体的な訓練が必要となり、従来のプログラミング教材ではその点が問題である。本研究では、スマートフォンなどのモバイルデバイスのカメラ機能を用いてプログラミングすることができ、ポーズにアサインされた命令を組み合わせることで論理的思考力を身につけることが可能な教材となっている。
|
