| 研究概要 |
英語リズム学習時に前頭部θ波(Fmθ)のパワーが増大する事を今までに明らかにしてきた。最終年度に作成する、英語リズム学習ロボットの開発に向けて基礎的なデータ集めを行なった。具体的には、下記の3点を実践した。
1)英語リズム学習時のFmθ波の英語リズム長期記憶への関与 英語リズム学習教材のジャズチャンツの長期記憶への関与は、前年度に報告したが、その時測定した脳波を解析した。その結果、ジャズチャンツで記憶してから6ヵ月後にテストした時には、Fmθ波の出現は無かった。従って、長期記憶を思い出す場合には、前頭部θ波は関与しない事が示唆された。
2)"学習指標脳波"Fmθ波の検出 Wavelet法を用いる事を考え、その性質について、Igor, Matlabなどの既存ソフトウエアを用いて調べた。Wavelet法は、そのテンプレート波形を決め、そのテンプレートにあった場所を検出する手法である。そのテンプレートには、Morlet, Haarなどがある。このうち、θ波、α波を含んだ脳波に合う、テンプレートを調べた所、Morletをテンプレートにした時の検出感度が一番良かった。またプレリミナリな結果からは、大体周期の2倍のデータが必要であると概算出来た。θ波の周期が125-250ミリ秒なので、せいぜい500ミリ秒のデータが必要である事が示唆された。
3)英語学習ロボットシステムの開発 実際の英語リズム学習ロボット開発システムのプラットフォームを開発中である。入力部位には、最近リアルタイム処理がカーネルに組み込まれたLinuxを採用して、A/Dボードを用いて脳波の信号がパソコンに入力出来るようにした。また脳波によって、学習者に提供する英語教材を変化させる必要があるので、そのシステムをWeb2.0の技術を用いて開発する予定である。
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