| 研究課題/領域番号 |
21K18518
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 公立はこだて未来大学 |
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研究代表者 |
竹川 佳成 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (60467678)
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| 研究分担者 |
平田 圭二 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (30396121)
松原 正樹 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (90714494)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2022年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2021年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 学習支援 / インタラクション / 情報デザイン / 機械学習 / HCI / AI / 技能 / インタラクティブシステム / ヒューリスティクスルール / 数理モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的はHCI技術および機械学習を統合した技能忘却モデルの構築およびAI学習支援基盤の構築である．ピアノ・書写・イラストなどの身体を伴う技能の習得には多大な時間と労力がかかる．しかし，技能を習得した後に，練習しなくなると，技能は徐々に衰退し，最終的に忘却（習得した技能ができなくなってしまうこと）する．そこで本研究は初心者（全くできない状態から初級レベルにまで上達するまで）を対象とした技能忘却モデルを構築する．そして，学習者のスキルを点検・モニタリング・診断し，学習者の要望（練習量・練習難度・再習得完了希望日など）を考慮した学習プランを構築するAI学習支援基盤を構築する．
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，音楽ゲームにおけるスキル習得の予測モデルを構築するために，スキル習得後の忘却パターンを分類することである．被験者には、低いスコアからある難易度まで上達するまで毎日練習してもらった．その後，1週間以上練習をしない練習不活性期間を設け、不活性期間終了直後のプレイ時のスコアを記録した．技能習得期のスコア変化と忘却期のスコア変化を分析することで，3種類の忘却パターンを発見した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
HCI技術の進展により、テニスや楽器演奏などの技能習得を補助する学習支援システムが提案されている。既存システムとの比較では学習効率の向上が議論されているが、技能の衰退や忘却については考慮されていない。この研究では初心者の技能忘却モデルを構築し、脳科学や認知心理学、スポーツ科学への貢献を目指している。また、忘却を活用した学習支援システムや指導方法の検討にも応用が可能であり、教育現場への貢献も期待される。
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