| 研究概要 |
学習システム自身がユーザ自身やユーザ周囲の状況(コンテキスト)を的確に把握し、コンテキストに応じて学習コンテンツの提示内容や提示手法を動的に変更することで移動中の連続した学習を支援する、適応的かつ連続的な学習支援システムを対象とした研究開発を行う。
平成20年度は、運動状態以外のユーザコンテキスト情報の利用を検討する。具体的には、(1)ユーザの位置情報、(2)ユーザの生理状態、(3)ユーザの周囲状況、の利用をそれぞれ検討することにより、高度なコンテキスト認識を実現する。
(1)ユーザの位置情報の利用
GPS、PHS基地局、携帯電話基地局、無線LANアクセスポイント、歩数計を用いて屋内外で連続的に利用可能な高精度の位置推定手法について検討した。
(2)ユーザの生理状態の利用
筋電位計、脳波計、呼吸計、皮膚電導計などを組み合わせ、体調の異状や疲労などの生理状態を推定する手法について検討した。
(3)ユーザの周囲状況の利用
CO2センサ、電波センサから周囲環境の状況を推定する手法について検討した。
これらの結果、GPSを用いて位置情報を取得し、移動経路の3次元マップと列車ダイヤの経路情報を組み合わせ、ユーザーのコンテキスト推定精度の向上する手法を開発した。特に,前年度からの課題であった,電車内外の認識において,大幅に認識率が向上した。また,ユーザーの位置情報とコンテキストから、ユーザーのコンテキスト変化を予測する手法を開発した。
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