研究課題
多様なセンサを用いて学習支援を個人適合させることを目的として研究を行い、以下の成果を得た。(1) 多様なセンサ：従来から用いているアイトラッカに加えて、心拍や発汗などを計測できる生体信号リストバンド、カメラ、シート圧センサ、キーロガーなどを用いてシステムを開発した。(2) 推定対象と結果：キーロガーを用いて英単語のタイピング課題を解析し、ユーザが回答に確信を持っているかどうかを推定した。シート圧センサを用いてユーザの重心の移り変わりを解析することによって、ユーザが集中しているかどうかを判定した。講義のビデオの構造解析結果と講義ビデオを視聴しているユーザの状態（アイトラッカのデータ、心拍、発汗などの生体信号データ）を併せて解析することによって、ユーザがそのビデオの内容を理解したかどうかを判定した。このとき、講義内容に対する設問に正しく回答できるかどうか（客観的理解度）に加えて、自分が講義内容を理解したと思っているかどうか（主観的理解度）の双方を推定した。ユーザが置かれた状況に応じて英単語を学習するシステムを構築した。このシステムでは、ユーザの周囲にある物体を画像認識し、それに応じた名詞、形容詞、副詞、動詞などの問いをユーザに問うものである。読む量と学習には深い関係があることに鑑み、読んだ単語量を計数するシステムを開発した。これまでの類似システムに比べて、より実際の使用状況に沿った形でも利用可能となる点が新しい。(3) 推定結果を用いたテーラーメイド教育：確信の推定については、自信を持って不正解となった問いにより強い注意を与えること、自信なく正解した問いを復習に含めるなどのテーラーメイド教育が可能となった。理解度についても同様のことが可能である。集中度の計測については、集中度が落ちてくれば、休憩を提案し、全体としての学習効率を向上させるなどの利用法がある。
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すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (14件) (うち国際学会 9件) 産業財産権 (1件)
Positive Learning in the Age of Information
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PACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies
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