学生の微弱な反応をも利用可能な実時間ラーニングアナリティクス手法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K03052
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62030:学習支援システム関連
• 研究機関: 名古屋工業大学
• 研究代表者: 大囿 忠親 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90324475)
• 研究分担者: 菊地 真人 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60909878) ; 白松 俊 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80548595)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2027年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円); 2026年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2025年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2024年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
• キーワード: ラーニングアナリティクス / 受講態度推定 / 受講反応分析 / 微表情認識

研究開始時の研究の概要

データに基づく学習支援において，非積極的で無反応な学生への対応が求められている．そのような学生への有効性が期待される微表情認識技術が発展途上であり，教育への応用には研究余地がある．本課題の予備研究では，学生の動作と表情を複合的に利用した学習支援システムにより，個々の学生に対する微表情認識性能が不十分な状況でも，クラス全体の講義への反応の推定に成功した．さらに本研究により，理論モデルの構築，データセット構築，実用的なシステムの実装の発展を目指す．本課題では，学生が発する微弱な反応をも利用可能な分析手法を実現するために研究規模を拡大し，新たな理論モデルの構築やシステムの実装をスパイラルに推進する．