• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2020 年度 研究成果報告書

深層学習を用いたコミュニケーション時における身体動作とその時系列パターンの推定

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 18K11412
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
研究機関金沢工業大学

研究代表者

山本 知仁  金沢工業大学, 工学部, 教授 (60387347)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワードアクティブラーニング / スマートフォン / 加速度センサ / 身体動作 / 深層学習
研究成果の概要

本研究課題では、スマートフォンに搭載されている加速度センサを利用し、グループワークを評価する手法の検討を行った。得られた結果として、加速度センサの値から計算される学習者の身体動作の量と学習成果、およびグループワーク中に行われたコミュニケーションの質の間に正の相関があること、また、身体動作のパターン、および発話の内容と学習成果の間に関係があり、具体的な説明が行われ、それに対しうなずきが行われるなど学習者が納得している場合において、よい学習成果が得られることが明らかになった。これらの結果から、スマートフォンを用いてグループワークをリアルタイムに評価できる可能性が示された。

自由記述の分野

ヒューマンコンピュータインタラクション

研究成果の学術的意義や社会的意義

アクティブラーニング、その中でもグループワークは、その教育効果の高さから現在、小学校から大学まで幅広く導入されるようになっているが、その教育効果を高めるためには、教員が適切にファシリテーションを行う必要があり、教員によってはそれが困難であること、また対応可能な教員でも学習者の数が増えてくると適切にファシリテーションを行うことが難しいという問題があった。今回の研究成果を利用すれば、現在ほとんどの学生が有しているスマートフォンを用いて、グループワーク中の学生の様子をリアルタイムに評価できるようになり、学びの質を向上せることが可能となると共に、教員の負担を軽減することが可能になると考えられる。

URL: 

公開日: 2022-01-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi