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「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。
これまでの3年間に，以下のシステムを行ってきた。(1)当日の練習内容の振り返りや省察を活用した自立的学習モデルに基づくWebベースの学習支援システム，(2)加速度センサーやGPSによる位置情報を活用して，学習者であるスポーツ選手にビデオ映像と連動したフィードバックをフィードバックするシステム，(3)Kinectを活用して身体動作データを取り込み，その動作を学習者の振り返りに活かすシステム
3年間の研究では客観的なデータを学習者に返すことにより自律的に振り返り学習が起こると仮定して行ってきたが，スポーツ動作に関して効果的な振り返りをさせるためには，システム側が教師データとなる動作データを詳細な動作モデルに基づいた状態で持ち，適切なフィードバックとともに学習者に返してあげる必要があることがわかってきた。
そこで，最終年度である今年度は，教師データとなる動作モデルデータを詳細化した状態で持つことを目的とし，モーションキャプチャ装置と床反力計を利用して，上肢と下肢の連動を意識した歩行動作の定量的分析を行った。その結果，上肢と下肢の連動を意識した歩行動作は骨盤の回旋量増加に伴い，一般的な歩行に比べて歩行速度増加や歩幅拡大，歩調の安定性，前方向床反力の増大が見られることが明らかになり，理想的な動作モデルとなり得ることがわかった。このデータを元にすることにより，学習者により適切なフィードバックが可能となり自律的学習がなされることが期待できる。
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