| 研究実績の概要 |
今年度は，研究計画に従い，(i) 視覚センサーや画像処理による学習者の非言語動作の検出，(ii) 非言語動作に対する時系列モデルの構築に関する研究実績 (関連研究も含め 11 件) を挙げた．
前者においては，ビデオ講義を受講した後に実施した共同学習において，学習者の非言語動作 (視線や顔などの動き) を検出するための画像処理手法などを構築した (例えば，[1])．具体的には，カメラにより録画した学習者の顔画像に基づき，顔方向や口の開閉などを検出するための手法を提案し，実験によりその有効性を確認した．
[1] 渡邊 栄治, 尾関 孝史, 小濱 剛, ビデオ講義を対象とした協同学習における学習者の動作の分析 (第3報), 教育システム情報学会研究会, vol. 34, no. 20, pp. 97-103, 2019.
また，後者では，検出された学習者の非言語動作 (瞬き，視線，顔の向き) の特徴を定量的に把握するために，階層型ニューラルネットワークにより非言語動作に対する時系列モデルを構築した (例えば，[2])．具体的には，ウェアラブルセンサーおよびカメラにより検出した非言語動作に対する特徴量を定義し，階層型ニューラルネットワークに基づいて，特徴量に対する時系列モデルを構築した．また，そのモデルの係数に基づいて学習者の特徴を説明した．
[2] 渡邊 栄治, 尾関 孝史, 小濱 剛, ビデオ講義を対象とした協同学習における学習者の動作の分析 (第4報), 電子情報通信学会技術研究報告, LOIS2019-45, pp. 1-6, 2020.
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