| 研究課題/領域番号 |
21F20798
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
長井 隆行 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (40303010)
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| 研究分担者 |
DUNCAN CAITLIN 大阪大学, 基礎工学研究科, 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-28 – 2023-03-31
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| キーワード | 説明性 / ウェアラブルセンサ / ヘルスケア |
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| 研究実績の概要 |
子どもの保育や教育についてはこれまで、経験や観察に基づいたデザインがなされてきた。IoTの発展やオンライン教育の必要性が高まる現代においては、子どもの学びにおける様々なデータを取得することができ、そのデータに基づいて保育や教育システムをデザインすることが求められる。さらには、幼少期において、非認知能力を高めることが重要であるとされており、知識だけでない社会的な能力も含めてどのように子ども達を教育すべきかを総合的にとらえる必要性に迫られている。本研究では、こうした時代の要求の中で、子どもの保育や教育について工学的側面から検討する。特に、AIやロボットを用いた保育場面を想定して、子どもの気質や性格、非認知能力を把握しながら説明するAIシステムや、子どもがそうしたシステムを信頼し学習を継続するインタラクションの仕組みを構築することを目指す。今年度はまず、システムの概念的なデザインを行った。特に、説明として「観測して解析した結果をどのようにだれに説明すべきか」を主眼に検討した。ただし、コロナ禍であり保育現場での実験が困難であることを考慮して、当面はヘルスケアタスクとして、スマートセンサの生体情報を取得・解析し、そこから予測された情報の説明を対象とすることとした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
感染拡大の状況を予測することが困難であり、フィールドワークが難しかったため、課題の遂行が困難であったが、タスクを変更して軌道修正することができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度も、現在検討している課題を中心に検討を進める。データや計測のためのウェアラブルセンサはあるため、それを利用し説明性アルゴリズムに結びつけることを目指す。
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