| 研究概要 |
本研究では技能教育の視点から重要である動作教育に注目し,動作過程の3次元位置情報から動作特徴の定量化,知的符号化技術を開発し,技能遠隔教育システムへの応用を目指した.具体にはペン習字の学習動作を対象として,その動作過程の要因抽出から教師,学生の動作を特徴別にグループ化することを試みた.
開発したプロトタイプシステムの位置データ検出部では,3次元位置計測装置より計測した教学習時におけるペンの3次元位置と各軸の回転角から,ペンの机上の位置となす角を算出し,教師と学生の動作データとして保存する.動作評価システム部では(1)学習開始,終了時のペンの角度差(2)動作過程のペンの角度差(3)ペンの移動距離(4)ペンの速度,加速度データのグラフにおける極大値数を求め,教師と学生の動作データを比較して評価を行う.評価分析部では求めた評価値を用いて,各試行をクラスター分析を行う.
開発したシステムを用いて10名の被験者で習字動作による評価実験を行った.動作の要因抽出ではリズムが重要であると考え,速度変化に注目した.クラスター分析から速度変化が少ないグループや教師と同じ速度変化の傾向のグループに分類でき,速度変化による分類の有効性が示せた.また,特定の動作特徴を持った動作データ群とクラスター分析により類型化された動作データ群がほぼ一致したことから,分類された各グループに動作の定性情報の付加ができ,効果的に動作の類型化,および特徴の分析が可能となる.さらに,学生の動作データの特徴別のグループ分けにより,特徴によるグループの形成や誤りの類型が可能となり,より的確な指導やグループ学習による学習効果が期待され,教師負担の軽減が可能となる.
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