大学横断型統一実験プロトコルに基づくセンサ利活用の教育ビッグデータ収集

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19H01719
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分09070:教育工学関連
• 研究機関: 日本大学
• 研究代表者: 酒井 元気 日本大学, 工学部, 准教授 (50597094)
• 研究分担者: 岡田 将吾 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (00512261) ; 大村 廉 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10395163) ; 藤波 香織 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10409633) ; 酒造 正樹 東京電機大学, 総合研究所, 客員教授 (10456155) ; 瀬川 典久 京都産業大学, 情報理工学部, 准教授 (20305311) ; 松井 加奈絵 東京電機大学, システムデザイン工学部, 准教授 (30742241) ; 村尾 和哉 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (50609295) ; 中野 美香 福岡工業大学, 教養力育成センター, 教授 (60452819) ; 諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (70447580) ; 湯浅 将英 湘南工科大学, 工学部, 准教授 (80385492) ; 魏 大名 東京電機大学, システムデザイン工学部, 研究員 (20306434)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: グループディスカッション / 人工知能 / マルチモーダル情報処理 / コミュニケーション研究

研究成果の概要

本研究は、日本大学を含む12大学で統一の実験プロトコルに基づき教育現場の生体・行動情報等のマルチモーダルデータを集積し、本研究グループ外の研究者が使用できるデータベースを構築することが目的であった。研究期間中は、学生が身に着ける必要のある能力であるコミュニケーション能力に着目し、グループディスカッション(GD)に関するデータ収集を行った。GD実験は、ディベート、相互評価に基づくGD、合意形成型GD、自由討論型GD等様々な状況を想定して実施した。それぞれのGD実験において、学生のコミュニケーション能力向上評価方法の構築や、発話者に対する聞き手の印象を予測するアルゴリズム等が提案された。

自由記述の分野

マルチモーダル情報処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

研究期間中に、(1)ディベート、(2)相互評価に基づくGD、(3)合意形成型GD、(4)自由討論型GD実験を実施し、GDの映像、音声、発話書き起こしデータ、行動・生体情報等を収集してきた。(1)に関しては、約40セッション、(2)(3)(4)に関してもそれぞれ約20セッションのデータを収集できた。データ数は十分とは言えないが、今後、本研究で収集したデータを公開し、情動・行動認識アルゴリズム構築のコンペティションを企画するなどして他の教育機関との連携を行い、更なる大規模データの構築を目指す足掛かりを築くことができた。将来は、コミュニケーション研究の重要なデータベースの一つとなることが期待できる。