| 研究課題/領域番号 |
21K17226
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
赤石 雄 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (60532207)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | AIエンジン / 表情分析 / 非言語情報 / 授業満足度 / 学習満足度 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
メラビアンによると、人は感情的要素を伝えるのに、言語的コミュニケーションを7％しか使用せず、93％は非言語的コミュニケーション（表情や声のトーン）を使用している。「授業の満足度」に影響を与える要因として、「授業への興味・関心」と「授業の理解度」が示唆されているが、教育コンテンツの評価に際して、非言語的情報の中に学習者の真の満足度などが隠れている可能性がある。
本研究の目的は、AIエンジンを使用した表情分析技術にて非言語情報を数値化することによって、学習機会（講義動画視聴など）における学習者（医学生、初期研修医、専攻医）の“真の満足度”を客観的に評価できるか検証することにある。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、表情分析技術にて非言語情報を数値化することによって、学習機会における学習者の“満足度”や”集中度”などを客観的に評価できるか検証することを目的としている。
（1）データ取得：2023年度は、同期群20名、非同期群24名の計44名の被験者が実験に参加し、教育コンテンツ視聴中の表情を録画した。また、全体満足度、難易度、眠気、集中などに関するレクチャー後アンケートも実施した。
（２）解析：2022年度と合わせて計90名（同期群43名、非同期群47名）を対象に、取得動画データをOpenFaceを使用して、Action Unit毎に定量化した。AUが検出されたフレーム数時間を説明変数、満足度等を目的変数とし、同期群と非同期群のそれぞれにおいて線形回帰分析を行った。さらに、表情から感情を読み取るFaceReaderというソフトを使用して、各感情と満足度の相関も検証した。
（３）結果：まばたきの時間が多い対象者と感情表出の多い対象者にてレクチャー満足度が高い傾向を認めた。この傾向は、いずれも同期群での結果であった。
（４）発表：第55回日本医学教育学会大会にて2022年度に取得したデータから居眠りなどをした被験者を除外した解析結果(まばたきの割合が多い対象者は、満足度が高い傾向にあった)を報告した。また、まばたきと満足度に相関があったという解析結果を中心に「Learning signalとしてのまばたきの可能性」と題して、同学会のオンデマンドシンポジウムにて講演を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症により一部研究内容を変更したこと、及び2021年度に被験者のリクルートが困難であったことから、当初予定した計画より遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
新型コロナウイルス感染症により一部研究内容を変更したが、2023年度までに目標の被験者数に達した。2024年度は、2023年度までに得られたデータを基に、さらなる統計解析を行い、国内・国外での学会発表並びに英文での論文執筆・投稿を行う予定である。
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