| 研究課題/領域番号 |
20K20853
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| 研究機関 | 長岡工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
土田 泰子 長岡工業高等専門学校, 一般教育科, 教授 (30455125)
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| 研究分担者 |
大森 理聡 長岡工業高等専門学校, 一般教育科, 准教授 (30707386)
外山 茂浩 長岡工業高等専門学校, 電子制御工学科, 教授 (60342507)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| キーワード | 生体信号 / 多次元データ解析 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、学習者の表情や行動の変化、さらに心拍数や体温、視線、脳波、脳血流量などの生体情報の変化から、学習者の授業に対する理解度をリアルタイムで可視化して共有できるシステムを開発することを目指している。研究はStep 1：データ収集、Step 2：パターン分類、Step 3：有効性評価の手順で進める計画であり、令和２年度は、Step 1のデータ収集として、e-learningを想定した英語教材をPC上で学習し、学習中の表情・心拍数・視線・脳波・脳血流量について計測を行った。これらのデータのうち、視線・脳波について、基礎的な特性を分析し、Step 2でパターン分類を行う際の多次元データ解析について試行を行った。具体的には英語教材を想定した英文をPC上で読み、その間の脳波および視線の変化について、34名の被験者のデータによる自己組織化マップを用いて解析した。Step 3における有効性評価について、授業に対する理解度を推定する前段階として、学習者のTOEIC L&Rテストスコアを推定するアルゴリズムを検討し、自己組織化マップを用いたパターン分類における基本特性を確認した。実験結果から、必要なデータセットの標本数や変数の設定、パターン分類されたクラスタが持つ特性についての分析など、今後の研究推進において示唆的な情報が得られた。この成果について、5th STI-Gigaku（10月30日・31日 長岡技術科学大学）での発表と、投稿論文の執筆（現在査読中）を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
生体信号計測では、コロナ禍における実験環境等の制約により、予定したすべての項目を計測することができなかったが、視線と脳波の計測については順調に行われ、今後のデータ収集に向けた環境構築はできている。得られたデータについてパターン分類を行うことを目的とした多次元データ解析では、脳波と視線の情報を用いた自己組織化マップの作成により、基本特性の確認が行われた。理解度の可視化に向けて、必要な生体信号データの収集を継続している。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの取り組みをもとに、学習中における生体信号の計測を継続し、「集中」「緊張」「つまづき」に着目した理解度の可視化システム構築を目指す。
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