| 研究課題/領域番号 |
19K12107
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 神奈川工科大学 |
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研究代表者 |
松本 一教 神奈川工科大学, 情報学部, 教授 (40350673)
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| 研究分担者 |
大須賀 昭彦 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90393842)
田中 哲雄 神奈川工科大学, 情報学部, 教授 (90727984)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 集中度推定 / 興味度推定 / 雰囲気推定 / 行動推定 / 瞬き検出 / EdTech |
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| 研究成果の概要 |
学習状況を観測し，学習者の状況を推定して，学習効果の向上に寄与するEdTech技術の研究開発を行った．学習者を直接モニターする直接方式と，学習成果物や副成果物をモニターする間接方式の2方式を開発した．前者の方法では，学習者のカメラ動画より集中度や興味度をリアルタイムに推定する方式を開発し有効性を実証した．後者の方法では，学習中の様々なデータが応答時間との関係付けることで有効活用できることを明らかにした．とくに，授業の理解度や集中度，およびクラスの受講雰囲気が応答時間から推定できることを示した．これら技術のシステ化と実証実験により，本研究の技術が学習支援に効果的であることを実証した．
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| 自由記述の分野 |
人工知能
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報通信技術を活用した学習システムが広く普及しているが，さらなる発展の技術開発が必要である．将来的には，紙ベースの手法では不可能な高度なデータ活用と支援による，大きな学習支援効果が期待されている．本研究では，学習を直接モニターする手法と学習成果物を通じて間接的にモニターする手法の両面から研究開発を行った．各々の観点から，学習者の集中度や理解度を自動的に推定したり，可視化して表示する技術を開発した．これらを組み込んだシステム開発と実証実験を行った．とくにオンライン学習において効果を発揮でき，いつでもどこでも質の高い学習を可能とする技術に発展できることを明らかにした．
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