| 研究課題/領域番号 |
22K12312
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
森本 尚之 三重大学, 工学研究科, 准教授 (40739447)
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| 研究分担者 |
奥原 俊 三重大学, 工学研究科, 講師 (10754468)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 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 | 学修相談データシステム / 学修支援システム / 学習支援システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、学修相談データのポテンシャルを生かし得る教育分野として情報教育に着目し、これからのエビデンスに基づく情報教育の学修支援を見据えて、学修相談データの共有データベース化と大学横断的なデータ分析により、学修相談データを活用した情報教育カリキュラムの定量的評価と改善を目的とする。特に、近年情報教育の分野で普及しつつある大学間共通カリキュラムの改善を最終的な目的とする。
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| 研究実績の概要 |
2024年度は主に，学修相談データの活用を目指して，学修相談者と対応者との対話の共感性に着目し，共感的な会話を含む日本語共感対話コーパスを用いて感情認識モデルを構築した．具体的には，音声特徴を活用したモデル，テキスト特徴を活用したモデル，そして両データを併用したマルチモーダルモデルを提案する．感情ごとの精度を比較することで，音声・テキストがそれぞれ得意・不得意とする感情の種類を明らかにし，マルチモーダルモデルにより総合的な感情認識性能が向上することが示された．
その結果，音声モデルは“Angry”と“Sad”といった特定の感情に対して高い性能を示し，一方でテキストモデルは精度においていくつかの課題があるものの，幅広い感情を捉える能力を示した．音声モデルとテキストモデルの強みを統合したマルチモーダルモデルは，これらのモデルを上回る最高の性能を示し，マルチモーダルデータの活用における相対的な利点を明らかにした．
さらにIoTシステムの構築において，エッジデバイス上での特徴量抽出およびテキスト変換処理を導入し，IoT環境を想定した実運用可能なシステム構成について検討・検証を行った．エッジデバイス上で音声からテキスト変換（Whisper）やメルスペクトログラムおよびRoBERTaのTokenizerによる特徴量抽出を実施し，プライバシー保護と通信コスト削減を両立可能なIoTシステムを提示した．結果として，音声データをエッジデバイス側で事前処理することで，送信データ量を約1/4に削減でき，かつほぼリアルタイム性を損なわない高速処理が確認された．また，テキストデータに含まれる“！” や“？” などの記号はラベル判定を左右する重要な特徴であり，記号の有無が感情モデル出力へ顕著な差異をもたらすことが示唆された．
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
学修相談データの活用を目的として，様々な角度から要素技術の研究を進めている。今年度は特に学修相談者と対応者との対話の共感性に着目し，共感的な会話の感情認識モデルを構築した。本研究成果は査読付国際会議ICCE-Asiaで発表し、Best Paper Award Bronze Prizeに選出された。次年度は本研究成果を発展させた内容で論文誌への投稿を予定している。また、学修相談データなどのテキストデータを対象として、データ拡張の強度と機械学習モデル性能の関係について査読付国際会議ICCE-Taiwanで発表した。これらの研究成果と並行して、大学横断型のデータ分析を行う手法等の研究を進めており、次年度の対外発表を目指している。全体的にみて、おおむね順調に進展していると自己評価する。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度以降は、これまでに得られた研究成果を発展させ対外発表を行うとともに、大学横断型のデータ分析を行う手法について研究を進める予定である。一方で、研究計画で想定してきたデータ活用技術の利用に加えて、近年の技術動向の変化を踏まえて最新の関連技術も調査し、有用と思われる最新技術については可能な範囲で取り入れることを考えている。
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