| 研究課題/領域番号 |
21K02775
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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 | 山口大学 |
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研究代表者 |
村井 礼 山口大学, 国際総合科学部, 准教授 (30279111)
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| 研究分担者 |
藤本 憲市 香川大学, 創造工学部, 教授 (20300626)
細川 康輝 四国大学, 経営情報学部, 准教授 (20341266)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 学習支援 / パターン分類 / ニューラルネットワーク / 感情分析 / 脳波解析 / メンタルケア / ニューラルネット / 機械学習 / 学習支援システム / e-Learning / 学習者支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
研究代表者はこれまでの研究において、知的財産教育の導入時における、暗記支援および自然言語ベースの論述支援の自動化が可能であることを示した。これは、対象者を分類するキーワード群が分かれば、他の研究領域にも応用が可能な汎用性の高い手法である。
一方、近年は、メンタルヘルスに関するニーズが高まっている。HSP（Highly Sensitive Person）気質に関する相談には、症状の他に、人間関係や働き方、および、感情などの言葉が表れやすいので、内容を特定するキーワード群も存在すると見られる。
そこで、研究代表者らの研究成果を活かし、HSP気質に悩む人を対象とした問診と個別指導の支援を図る。
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| 研究成果の概要 |
研究代表者らは，キーワードに基づいたタイプ分類による学習支援の研究を行っている。近年，メンタルヘルスに関する支援ニーズが高まっており，本計画の初期段階では感情に関する言葉をベースに学習者のウェルビーイングの向上を試みた。一方，研究の進行に伴い，海馬CA1領域のニューロンがもつ記憶や感情の情報処理を本研究に活かせるのではないかという視点を得た。そこで，脳波解析を取り入れたアプローチが当初の研究目的をより効果的に達成するために有効であると判断し，ラットの脳波データに基づく記憶形成の仕組みの解明に取り組むこととした。得られた研究成果を精査し，その一部を学会での口頭発表あるいは学術論文として発表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，海馬CA1領域のリップル波が記憶や感情の情報処理に果たす役割を解明するものである。これにより，脳波解析を用いた学習支援やメンタルケアの新たな可能性が示された。特に，リップル波の特徴抽出およびエピソード分類の方法が確立される可能性を示したことは，神経科学や心理学における基礎的な理解を深める重要な成果である。
メンタルヘルスの支援ニーズが高まる中，本研究の成果は，脳波データに基づく記憶と感情の関係性を明らかにすることで，今後の学習支援の方法論の開発に向けた基盤を提供する。これにより，将来的には個々の心理状態に応じた精密な支援が可能となり，社会全体の精神的健康の向上に寄与する可能性がある。
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