研究成果の学術的意義としては,与えられた課題の主観的難易度をメガネ型のスマートアイウェアと機械学習を用いることで,計算問題や漢字問題,筆記のプログラミングの問題などにおいて,簡単か難しいかをある程度,認識できる可能性を示した。社会的意義としては,カメラを用いて顔画像から表情を認識することは可能であるが,プライバシーの面から嫌がられることが多かった。そこで,メガネ型のスマートアイウェアや,ヘッドバンド型の脳波センサ,腕時計型の脈拍センサなどのウェアラブルデバイスを用いて,プライバシーを配慮して,興味や集中具合,課題に対する主観的な難易度を把握することを行ったことである。
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