| 研究課題/領域番号 |
21K02846
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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09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 釧路工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
山田 昌尚 釧路工業高等専門学校, 創造工学科, 教授 (40220404)
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| 研究分担者 |
土江田 織枝 釧路工業高等専門学校, 創造工学科, 准教授 (10230723)
中村 栄太 京都大学, 白眉センター, 特定助教 (10707574)
峯 恭子 大阪大谷大学, 教育学部, 准教授 (90611187)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 身体知 / 演奏支援 / ピアノ学習 / 隠れマルコフモデル / 形成的評価 |
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| 研究成果の概要 |
本研究プロジェクトは、ピアノ練習における演奏支援と評価を行うための多角的なアプローチを提案する。まず、ピアノ初心者の長期練習データを収集し、隠れマルコフモデル（HMM）を用いて演奏誤りの変化を分析・可視化した。次に、学習者のメタ認知や指導者の評価をアンケート調査と演奏記録に基づいて統合分析し、学習プロセスを可視化することを可能にした。さらに、音響データから自動的に演奏を評価する手法を開発し、演奏とその教員評価との相関を確認した。これらにより、ピアノ練習の効果的な支援と評価方法を提案しその有効性を検証した。
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| 自由記述の分野 |
音楽情報科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究プロジェクトは、音楽教育や身体知の研究分野において重要な意義を持つ。学術的には、ピアノ練習データの長期的な分析を通じて、演奏技術の向上プロセスを定量的に明らかにし、効果的な練習方法の提案に繋げている。また、学習者のメタ認知と指導者の評価を統合した分析により、学習プロセスの理解が深まった。さらに、機械学習を用いた自動評価手法の確立は、教育現場における客観的かつ迅速なフィードバックを可能にし、学習者のモチベーション向上にも寄与することが期待される。社会的には、これらの成果を基に開発される演奏支援システムは、初心者の学習効率を高め、音楽教育の質向上に貢献する。
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