| 研究課題/領域番号 |
21K17820
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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61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 宇都宮大学 |
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研究代表者 |
山仲 芳和 宇都宮大学, 工学部, 助教 (00804238)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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 | ストレス推定 / ユーザ挙動測定システム / モデル構築 / リモートワーク・Web授業 / PC操作測定システム / 磁気式センサ / PC操作 / パラメータ同定 / 最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Web講義の増加に伴う学生のストレス急増は，深刻な社会問題となっている．学生をケアするためには，彼らのストレスを正確に把握する必要があるが，既存の検査法は精神的にも設備的にも大きな負担を伴う．
本研究では，Web講義受講生のPC操作からストレスを推定する新手法の開発を目指す．まず，被験者のPC操作を力学モデルのパラメータとして定量化する．同時に，唾液アミラーゼから被験者のストレス量を測定し，データベースを構築する．次に，力学モデルのパラメータからストレス量を推定するニューラルネットワークを構築し，ストレス推定を行う．この推定法は，ユーザの負担が低く，PC操作を伴う多くの場面で活用が期待できる．
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| 研究実績の概要 |
新型コロナウイルスの蔓延を契機に，オンライン授業やリモートワークが急速に増加している．デジタル化・リモートワークが強力に推進される社会情勢を鑑みれば，このような流れは，一過性のものではなく，afterコロナの時代でもますます重要になると考えられている．
一方で，Web講義に伴う提出課題の急増，友人に会えない孤独感，教員とのコミュニケーション不足により，学生のストレスが急増している．過度なストレスは学生の学びを阻害することが知られており，ストレスレベルに合わせた個人ケアが求められる．このためには，まず学生のストレスを正確に把握する必要がある．しかし，既存のストレス検査法は，例えば50問のアンケートへ回答することが必要であったり，特殊な心電・脳波計測が必要など，精神的もしくは設備的に大きな負担を伴う．
そこで，本研究課題は，ユーザがオンライン授業やリモートワークで日常的に行う動作に着目し，ユーザへの負担が少ない新たなストレス手法の開発を目的とした．このようなストレス推定法を実現するためには，ユーザの動作を模擬するモデルを構築する必要がある．
昨年度までの研究では，PCを操作するユーザの挙動測定システムの構築と，これを用いて被験者の実データを収集した．しかし，ユーザによる恣意的な動作には試行ごとにおおきなばらつきがあり，これを統計的に扱うには，ユーザの試行回数が膨大になることが示唆された．
そこで本年度は，より簡素なデバイスとタスクとして，スマートホンの把持動作に着目した．実際に測定システムの構築，被験者のデータ収集を行い，把持動作のモデルを構築した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
昨年度までの研究から，測定対象を大きく変更した．結果として，ユーザの挙動を再現するモデルの構築に成功し，ユーザの挙動をモデルパラメータで表現することができた．しかしながら，構築したモデルからユーザのストレスを推定する段階には至っていない．
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| 今後の研究の推進方策 |
構築したモデルを基本とし，ストレス推定に必要なタスクを選定する．また，必要に応じてモデルを修正する．
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