スポーツ選手の自律的学習モデルの構築とその学習支援システムの開発

2017 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 15K01016
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 室田 真男 東京工業大学, リベラルアーツ研究教育院, 教授 (30222342)
• 研究期間 (年度): 2015-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: 学習支援システム / 身体動作学習 / 自律的学習モデル / スポーツ選手 / サービス動作 / ワイヤーモデル

研究実績の概要

「スポーツ選手の自律的学習モデルの構築とその学習支援システムの開発」と題する本研究では，主にコーチや指導者がいないスポーツ選手を対象に，実技練習とその実技練習の振り返りによる自律的学習モデルを構築し，その学習支援システムを構築することを目的としている。
今年度は，スポーツ選手の身体動作（フォーム）のデータを取り組み，その動きを分析し，選手の振り返り活動に活かせるかどうかの検討を行った。具体的には，Kinectを活用し，テニスのサーブ動作における身体のワイヤーモデルを取得して分析するシステムを構築した。被験者実験により，身体フォームのワイヤーモデルデータから中上級者と初級者の違いを抽出し，学習支援システムへの活用について検討した。
その結果,構築したシステムにより，Kinectによって撮影された身体ワイヤーモデルを用いて胴体や軸足の3次元の動きを分析できることが可能になった。中上級者と初級者の動作に違いを比較分析することにより，(1) 胴体中心や重心の軌道，(2) 胴体のバランスの不安定性，(3) サーブ動作に入る際の軸足の作り方，(4) 軸足の移動の程度，(5) スイングの際の膝の伸展によるジャンプ動作の行われるタイミング，(6) 胴体の回旋が行われるタイミング，(7) サービスをするたびに同一の動きを再現できているか，などのデータに中級者と初級者の違いが明確になり，学習支援システムへの活用が期待できることがわかった。
ただし，問題点として腕の動く速度に対してKinectの認識精度（時間的分解能）が低いため，サーブのインパクト前後の細かな動作分析が出来ないことが明らかになった。身体動作の動作支援だけでも十分に効果があると考えているが，今後の検証が必要である。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

各種センサーからのデータや身体のワイヤーモデルを用いてスポーツ選手の身体動作（フォーム）を分析して学習支援システムに活用できるデータは得ることができた。しかし，研究者の業務の多忙および，学習者の学びを促すためのフィードバック情報の検討に漕艇場に時間を要し，学習支援のためのフィードバックシステムの開発が遅れている。

今後の研究の推進方策

昨年度は加速度センサーを用いて映像と同期することによる有効性を確認することが出来た，平成29年度はKinectを用いて身体動作（フォーム）の分析をすることにより，学習支援システムへの活用の可能性を示した。
平成29年度の成果を学会等で発表できていないので，まずはその成果を公表することをめざす。研究としては，運動中に取得した身体動作の各種データを学習者にフィードバックする学習支援システムを構築する。その結果として，スポーツ選手が自律的に自らの身体動作の学習を進めることが出来るようになることを示す。
研究者の多忙な状態が続いているが，システム開発を担う人材を確保できたので，学習支援システムの開発を進めていく。

次年度使用額が生じた理由

（理由）研究者多忙のため，学習支援システムの開発を進めることが出来なかったことが第一の原因である。システムの一部はアルバイトの学生の力を借りて開発する計画であったが，それが出来なかった。さらに，システム開発の遅れにより，被験者による効果検証実験を行うことができなかった。
（使用計画）平成30年度も研究者多忙の状況は続くことが予想されるため，研究体制の見直しを行い，学習支援システムを開発するための要因を確保した。その開発のための設備費および人件費に利用する予定である。さらに，有効性の検証実験を行うための人件費や謝金などに使用する予定である。加えて，成果を学会において発表する予定である。