| 研究実績の概要 |
大学キャンパスにおけるICT環境においてウェアラブル端末を多くの学生が教室内で装着することを想定し, ウェアラブル端末やスマートフォンから得られた学生のバイタルデータ(心拍数, 消費カロリー, 睡眠データ, 視線の移動, 頭の動きなど)やライフログ(移動距離, ルートなどの行動履歴)を利用し学生をより望ましい学習状態へ遷移させ学生の学習意欲喚起に役立てるための研究である.
3年目においては, リストバンド型ウェアラブル端末Fitbitにより得られた睡眠の質(浅い睡眠, 深い睡眠, レム睡眠の3種類の睡眠の時間)および眼鏡型ウェアラブル端末であるJINS MEMEにより得られた集中度(100点満点による数値)についてのデータ解析を進めた. 集中度と7つの睡眠データとの相関を可視化した散布図行列（右上段には相関係数, 左下段には散布図, 対角線には変数の名前とヒストグラム, 確率密度曲線を記載）を描画し, このうち, 目的変数である集中度と相関関係が比較的強い3変数である睡眠中の覚醒時間, 就寝時間, および睡眠の質のみを説明変数として抽出した. 次に, 相関関係の作成に使ったデータの中から特異値を除外するため, Residuals vs FittedおよびResiduals vs Leverageを利用しその効果を確認した. いずれも切片の値に比べて他の変数の係数は小さく, また有意性も十分ではないことがAdjusted R-squared(自由度調整済みの決定係数)およびp-value(p値)で確認できたので, 今後改善を進める.
このような解析により, 大学4年生1名について, 半年以上に渡るリストバンド型ウェアラブル端末の装着により睡眠データを収集し, 生活パターンの可視化による睡眠時間帯の改善が可能な事例を示した.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本来３年間の研究期間であるが, 1年間の延長を申請し, これが承認された.
3年間の研究成果のまとめとして昨年11月下旬にアルゼンチンで開催されたITU Kaleidoscope研究会での発表を予定していたが, 遠方であること, および卒業論文に係る学生指導が多忙になる期間であったことから参加のための時間の調整が困難となった. そのため1年間研究期間を延長し2019年に開催される国際学会を本研究のまとめの発表機会とする. 具体的な発表の機会は, 9月に開催されるKES2019研究会(9月4日から6日までブダペスト(ハンガリー)にて開催)とする予定である.
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| 今後の研究の推進方策 |
過去３年間の研究成果をKES2019研究会にて発表する予定である.
また, 研究そのものについては、学生の授業中の集中度について, 睡眠の質(浅い睡眠, 深い睡眠, レム睡眠の3種類の睡眠の時間, 就寝時刻, 起床時刻, 睡眠時間)のみならず, 集中の対象となる授業, 内容に対する本人の元々の関心度および教員の訴求力との関係があるとする仮説を立てて, 検証を進めることとする. データ取得の実行面における課題(被験者数の増加, 短時間での効率の良いデータ取得方法)を解決すべく検討を進めている状況である.
さらに, Moodle上での学生の動き(スライドの閲覧, Quizの回答等)によるデータ取得との関連について研究を進める. これらを着実に実行することにより, 次の段階の研究へのステップとしたい.
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| 次年度使用額が生じた理由 |
3年間の研究成果のまとめとして昨年11月下旬にアルゼンチンで開催されたITU Kaleidoscope研究会での発表を予定していたが, 遠方であること, および卒業論文のための学生指導が多忙になる期間であったことから参加のための時間の調整が困難であり, 不参加となった。そのため1年間研究期間を延期し、9月に開催されるKES2019研究会での発表費用とする.
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