| 研究課題/領域番号 |
20H04213
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022)
大阪府立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
黄瀬 浩一 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (80224939)
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| 研究分担者 |
石丸 翔也 大阪公立大学, 研究推進機構, 客員研究員 (10788730)
岩田 基 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (70316008)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 知能増強 / Learning Augmentation / Eye tracking / EOG / Accelometer / self-supervised learning / contrastive learning / vocabulometer |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，人間中心AIの一分野として，Learning Augmentationに注目し，実現のためのシステム開発や実験評価を行った．本研究の成果は，(1)語彙学習の新手法であるVocabulometerの提案，(2)我々が既に開発したWordometerを用いて学習を促進するためのナッジ戦略の提案，(3)学習者の確信度を，アイトラッカや腕の振りを用いて推定することにより学習を促進する方法の提案，（4）Self-Supervised Learningという深層学習の方法を用いてラベル付きデータが少ない場合でも，読書行動認識や確信度を精度良く推定できる手法の提案の4点である．
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| 自由記述の分野 |
知能増強、ヒューマンセンシング
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、人間の学習をＡＩが助けるという枠組にのっとって、より人間が使いやすく，学習が容易であり，かつ離脱しにくいシステムを目指して研究を行ってきた．研究成果の学術的意義については，以下が挙げられる．(1) In-the-wildの環境で動作するツール群を構築し，有効性を検証した．(2)時系列データに対するself-supervised learningとその関連手法を提案した．一方で社会的意義としては，以下が挙げられる．(1) 作成した学習システムが，実際に学習者のパフォーマンスを改善することを示した．(2) 学習のモチベーションの維持，向上に有効となるナッジ戦略を4種類提案した．
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