| 研究課題/領域番号 |
18K18630
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
中田 登志之 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40538823)
|
|---|
| 研究分担者 |
山口 利恵 (繁富利恵) 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任准教授 (90443192)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
|
| キーワード | 機械学習 / 回帰モデル / t-test |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では，幼稚園の教師の疲労とストレスレベルに影響を与える人的因子に関して調査を行った．幼稚園の教師の人口統計，労働スケジュール，並びにストレスと疲労に関する実時間データを得た．このデータを用いて，機械学習手法により，統計におけるt-testを用いた回帰モデルを構築した．さらに，因子を，正常，異常に近い，異常の3レベルに分類した．その結果，1）木曜日，金曜日に働くことが，ストレスと疲労に大きな影響を与えることが判明した．2）日曜日に働くことはストレスに影響を与えることが判明した．3）性別，身長，体重は影響がないことがわかった．４）30歳以下の職員はストレスを受けやすいことが判明した．
|
| 自由記述の分野 |
サイバーフィジカルシステム，実時間データ処理，IoT
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，幼稚園の教師の疲労とストレスレベルに影響を与える人的因子に関して調査を行った．我々は，国内で初めて幼稚園の教師の人口統計，労働スケジュール，並びにストレスと疲労に関する実時間データを組み合わせて得た．本データを得るにあたっては，アンケートベースの手法と，計測機器を用いた実時間の計測データを用いた．データを用いて，機械学習手法により，統計におけるt-testを用いた回帰モデルを構築した．このような調査を行うときに，実時間データを取得して機械学習手法で解析することは従来行われてこなかった．また，得られた結果は，今後幼稚園の教師の疲労とストレスレベルの軽減に役立つものと考えられる．
|
