| 研究課題/領域番号 |
23K22309
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01038 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
杉本 雅則 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (90280560)
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| 研究分担者 |
稲垣 成哲 立教大学, 文学部, 特任教授 (70176387)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2023年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2022年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 行動センシング / 測位技術 / 学習支援環境 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
学習者の多様な活動を網羅的かつシームレスに記録し，得られた大規模時空間データへの機械学習手法を含むデータ解析により異種環境での学習者の学習モデルを構築するとともに，実世界－オンライン統合学習支援環境の設計指針を示す．植生をテーマとする単元を設計し，携帯端末による学習者行動取得のための実世界センシング技術開発，異種学習環境からの時空間データ統合処理のためのシステム構築を行う．協力機関と連携しつつ評価実験を実施する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，近年進展が著しいセンシング技術を活用し，教室，オンラインおよび実世界での網羅的かつシームレスな時空間行動データの取得と解析により，学習者の行動と学習との関係を明らかにするとともに学習支援環境の設計指針を提案することを目指す．多様化する学習環境に対応するため，教室以外での学習活動を含めて詳細に分析する必要がある．本申請では，教室，自宅等からのオンライン，およびそれらと学習課題を共有する実世界での学習活動を対象とする．オンラインでのコンピュータの操作ログ，屋外フィールドワークおよび博物館での他者，観察対象，展示物とのインタラクションデータを取得する技術を構築し、現場での実践を通して評価を行う。当初の研究計画に基づき、今年度は以下の研究を実施した。
１.システム開発：昨年度に引き続きこれまで申請者らが構築した技術に基づき，上記で説明した来館者の多様な行動に対応可能なシステム，具体的には機械学習等の手法を用いた歩行モデルの構築等とそれらに基づく測位システムの開発を進めた．
２．システム評価：上記システムの予備的な評価を実施し，要求レベルの性能達成の見通しについて確認するとともに，改善点等を明らかにした．開始当初は研究室等で小規模に実施し，安定的な稼働を確認した上で，規模を多くしつつその性能について検証した．
３．成果発表：上記のシステム構築および評価を通して得られた成果について，国際論文誌および国際会議にて発表した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度に立てた目標はほぼ達成できており、次年度の研究計画への支障はないことから、おおむね順調な進展と判断する。
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| 今後の研究の推進方策 |
現時点ではCOVID-19の影響はほぼ無くなりつつあるが、公共施設を利用した被験者参加の実証実験を伴う研究であるため、不測の事態に臨機応変に対応しつつできる限り当初目標を達成する研究計画を準備する必要があると考えている。
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