研究課題
本研究の目的はHCI（ヒューマンコンピュータインタラクション）技術および機械学習を統合した技能習得予測モデルの構築および学習支援AI基盤の構築である．当該年度は，昨年度に構築したデータセットをもとに，ピアノ演奏を対象とした技能習得予測モデルの構築，およびイラストの描画における巧拙を評価するための特徴量の同定と評価モデルの構築を主に行った．いずれも学術論文誌に採択された．前者の予測モデルは，学習者の日々の課題曲の演奏データに応じて，学習者が教師から合格を貰えるまでの残り日数を予測する．提案システムは，ピアノ初学者の日々の練習で得られた演奏データから，音価ごとの打鍵時間間隔，音高正解率，和音欠損率などの要因を算出する．算出された要因をもとに重回帰分析を行い，課題曲における教師から合格をもらうまでの残り日数を予測する．本予測モデルの精度は80%であり，高い精度で合格までの日数を予測することができた．後者においてはイラスト経験者に描画されたイラストの評価方法についてインタビュし，イラストの巧拙に関わる特徴量を同定した．また，これらの特徴量を説明変数とし，主観的に評価されたイラストの巧拙に関するスコアを目的関数とした重回帰分析を適用することでイラストの巧拙を表現可能な評価モデルを構築する．提案モデルに対して，交差検証を適用した結果，当該モデルから生成された結果は，初心者の評価モデルから生成された結果よりも，経験者の評価モデルから生成された結果に近くなった．したがって，初心者が行う評価よりも当該モデルは正確に評価できるという結果が得られた．
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2022 2021
すべて 雑誌論文 (6件) (うち査読あり 6件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 4件)
情報処理学会論文誌
巻: 63 ページ: 1～6
巻: 63 ページ: 761～772
10.20729/00217471
巻: 63 ページ: 250～256
10.20729/00215735
巻: 63 ページ: 482～490
10.20729/00216256
巻: 63 ページ: 242～249
10.20729/00215734
巻: 62 ページ: 1817～1828
10.20729/00213695
