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2022 年度 研究成果報告書

実世界センシングデータからの行動‐学習モデルの構築と学習支援環境の設計

研究課題

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研究課題/領域番号 19H04222
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62030:学習支援システム関連
研究機関北海道大学

研究代表者

杉本 雅則  北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (90280560)

研究分担者 稲垣 成哲  立教大学, 文学部, 特任教授 (70176387)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード実世界センシング
研究成果の概要

本研究では、実世界での行動を常時取得することにより得られる大規模時空間データを用いた学習支援環境を構築した。主な実績は以下の通りである。(1)博物館での来館者トラッキングシステム:本研究が目指す学習支援環境構築のためには、来館者のトラッキング機能が必要となる。そこで、音響信号を用いた測位システムの開発及びその現地での実験を実施した。評価実験を通して、測位性能の改善だけでなく(a)NLOS環境下での性能低下とその解決手法 (b)音響信号以外の測位手法として可視光測位や歩行者慣性航法機能を実装した。(2)当該技術に関する成果発表:本研究の成果を学会論文誌等を通して公開した。

自由記述の分野

情報科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究は、博物館等に代表される学校教育以外での学習活動データを通して、適切な学習文脈において適切な支援を行う学習環境の構築を目標とした点で従来研究と大きく異なる。本研究の特徴の1つは、測位システム技術を核とした情報学と実践を中心とする教育学の知見との融合であり、学術的意義が高いと言える。さらに、人工知能技術(計算機)の急速な進展による学習(人間)の危機が叫ばれている昨今の状況から、体験に基づく真の学習に 接近するための手法の提案として、その社会的意義は非常に高いと考える。

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公開日: 2024-01-30  

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