| 研究課題/領域番号 |
23K22318
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01047 (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 | 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, 特命教授 (30396121)
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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 |
12,740千円 (直接経費: 9,800千円、間接経費: 2,940千円)
2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2023年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2022年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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| キーワード | HCI / 機械学習 / AI / 技能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ピアノ・書写・イラスト・ダンス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ります．学習者はいつ技能を習得できるようになるかわからず，不安や焦りをいだきながら，地味な基礎練習を続けなければなりません．また，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，最終的に忘れてしまいます．そこで本研究は初心者を対象とした技能習得忘却予測モデルを構築します．そして，学習者のスキルをモニタリングし，学習者の要望を考慮した学習プランを構築する学習支援AI基盤を構築します．これらにより学習者は安心・計画的・意欲的に技能習得に取り組め，技能習得体験の質を大幅に改善できます．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的はHCI（ヒューマンコンピュータインタラクション）技術・機械学習・認知心理学を統合した技能習得忘却予測モデルの構築および学習支援AI基盤の構築である．ピアノ・書写・イラスト・ダンスなどの身体を伴う技能の習得には多大な時間がかかる．また，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．本年度は，調理，イラスト，音楽ゲームの3つの技能について，学習を支援および記録するシステムを開発した．4件の国内会議への発表および1件の査読付国際会議への発表を行った．
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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
当該年度は，当初予定していた技能習得データセットを構築するために，イラスト描画，調理，音楽ゲーム，ピアノといった幅広い分野を対象にした記録システムを開発できた．また，その一部の技能に関しては，長期実験を実施し，習得および忘却に関するデータセットを構築できた．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は，オンラインベースのスタンドアロンで動く実験システムを活用し，中長期的な被験者実験に取り組む．また，被験者実験データをもとに，構築したデータセットに対して機械学習・伝統的統計モデリングを利用してスキルの数理モデルを構築する．また，技能習得予測モデルを活用した学習支援AI基盤の構築に着手する．
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