| 研究課題/領域番号 |
19K03095
|
|---|
| 研究機関 | 甲南大学 |
|---|
研究代表者 |
渡邊 栄治 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (20220866)
|
|---|
| 研究分担者 |
尾関 孝史 福山大学, 工学部, 教授 (40299300)
小濱 剛 近畿大学, 生物理工学部, 准教授 (90295577)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | 協同学習 / 学習者の動作 / 相互作用 / 協調性 / メガネ型デバイス |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究課題に対して，2021 年度は，ビデオ講義の受講後に実施する学習者による協同学習を対象として，(a) 学習者の発話のタイミングを考慮した学習者の相互作用の分析，(b) メガネ型デバイスによる学習者の顔方向の推定手法の提案および学習者の相互作用の分析について検討し，以下のような結果を得た．
(a) においては，OenPose (画像処理手法) の処理結果 (部位の検出) に基づいて，学習者の動作 (顔や手の動き) を検出するための手法を構築した．また，唇の動きに基づいて発話のタイミング検出し．学習者間の相互作用を階層型ニューラルネットワークに基づいてモデリングするために手法を構築した．さらに．加えて，ある協同学習の事例を対象とした分析結果から，階層型ニューラルネットワークの荷重係数値に基づいて，特定の学習者の発話が他の学習者に影響を及ぼすことを示した．
(b) においては，メガネ型デバイスによる頭部の動きの検出結果に基づいて，学習者の顔方向を推定するための手法を構築した．具体的には，階層型ニューラルネットワークを用いることにより，学習者の頭部の動きから学習者の顔方向 (他の学習者側/手元側に顔を向ける) の推定を行なった．ある協同学習の事例を対象として，メガネ型デバイスを用いた顔方向の推定精度が， OpenPose に比べて良好であることを示した．特に，質疑応答を活発に行なっている学習者に対する顔方向の推定精度が良好であることを示した．
|
