| 研究課題/領域番号 |
21K17787
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
|
|---|
| 研究機関 | 東京農工大学 |
|---|
研究代表者 |
辻 愛里 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10774284)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
|
|---|
| キーワード | 視線分析 / 機械学習 / 認知負荷 / 集中 / ヒューマンインタフェース / アイトラッキング / 集中度 / マイクロタスク |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
PC作業者の集中度を低負荷かつ定量的に推定できれば、知的生産性の改善に向けた適切な介入が可能になると考えられる。
集中度を作業者が持つ認知資源のうち主作業に振り分けられる割合と考えると、二重課題時には注意の分配によって反応時間が増加するという認知心理学上の知見から、集中度低下時には認知判断時間が増加すると予想される。
認知判断時間の増減を集中度の指標とするため、日常的な作業中に偏在し定型性の高い認知判断タスクである「かな漢字変換」に着目し、視線を用いて作業者の変換結果確認時間を算出し、その増減と認知資源配分すなわち集中度との関係性を実験結果に基づきモデル化することで、集中度の推定を目指す。
|
| 研究成果の概要 |
PC作業者の作業に対する集中度を低負荷かつ定量的に推定する上で、定型性の高い認知判断タスクに着目し、作業者の視線運動と認知資源配分すなわち集中度との関係性を明らかにすることで集中度の推定を目指した。黙読タスクおよび校正タスク中の視線運動について1)集中条件 2)主作業への阻害タスクあり条件 3)作業継続による疲労条件の3条件下における計測実験データから識別モデルを構築した。黙読タスクについて個人内層化10分割交差検証では0.723 のF 値が得られた。また個人差標準化処理及び視線行動の類似度を用いた訓練データ選抜を適用することで識別モデルの個人化を試み精度向上を確認した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
知的生産性の向上は労働人口減少が進む日本社会全体の喫緊の課題であり、様々な社会的取り組みが行われている。作業者の集中度の維持が生産性向上させる上での大きな課題となっており、その支援のためには集中度の定量的な推定が必要不可欠である。本研究では日常的な作業中に偏在し定型性の高い認知判断タスクである「黙読」と「文章入力」に着目し、作業者の視線運動と認知資源配分すなわち集中度との関係性を実験結果に基づきモデル化することで、集中度を推定する。また、個人データのみならず個人差標準化処理および類似度を用いたデータ選抜による汎化性能向上についても検討し、実装する。
|
