| 研究課題/領域番号 |
24700893
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
李 凱 豊橋技術科学大学, 先端農業・バイオリサーチセンター, 特任助教 (10531543)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | 教育工学 / ヒューマンセンシング / フィードバック / 学習活動 / センサ |
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| 研究概要 |
本研究は、ヒューマンセンシング情報を用いて学習者の学習状態を推測するため、振動、モーションなどの非装着型スマートセンサを用いて、多様な学習活動を計測するシステムの開発、及び学習活動の定量化・可視化手法の実現を目的とする。教育現場にフィードバックすることにより、教員は生徒の学習活動に応じて授業内容・方法を改善、質を向上させることを本研究の最終目的とする。
今年度は上記の目的を達成するために、主に、学習活動を反映する要因の調査、学習活動の分類及び構造定義、ヒューマンセンシング情報計測システムのデザインを行った。
まず、授業内容・方法を改善するために必要な生徒の学習活動フィードバック情報、支援機能を調査した。具体的には、加速度センサを用いた身体動揺の測定を検討した。その結果、加速度センサは、上下、左右、前後方向の振動を検知し、姿勢を推定可能と示唆された。さらに、MEMSによる小型高性能なモーションセンサが開発され、より高い精度で人間の静的な状態や動的な姿勢を計測可能になるため、関連センサの購入及び開発が行われた。
次に、システムデザインでは、要素分析によって学習活動フィードバックを提供する際に必要なヒューマンセンシング情報を検討した。具体的には、非装着センサの種別、設置場所、精度、パラメータなどを検討した。HASC（Human Activity Sensing Consortium）に参考し、人間行動理解のための大規模データベースの構造を検討した。また、Microsoft社開発されたKinectセンサを利用し、人間行動の深度、RGB、関節など3次元情報を抽出し、多様な学習活動を計測、識別することができた。
以上の成果を関連する国内の学会、国際会議にて発表した。次年度は、今年度の研究成果を踏まえて、デザインした多機能フィードバックシステムの試作、学習活動の抽出・推定、並びに予備実験を行う。
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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
今年度の計画は学習活動を反映する要因の調査、学習活動の分類及び構造定義、ヒューマンセンシング情報計測システムのデザインを行う。計画通りに、授業改善ニーズを得るために専門家へのインタビュー、講義観察、公開情報（論文・書籍等）の整理、先行研究の知見によって、授業内容・方法を改善するために必要な生徒の学習活動フィードバック情報、支援機能を検討した。また、非装着センサの種別、設置場所、精度、パラメータなどを検討し、HASCに参考し、人間行動理解のための大規模データベースの構造を検討した。そのほか、研究アドバイザーと現場教員と共にヒューマンセンシングの手法、必要なフィードバック機能を提案した。初年度で得られた研究成果を教育工学会第28回全国大会、国際会議KES‐IIMSSで発表した。本研究最大の特徴は、工学センシング技術の利用により、生徒の学習状況を的確に客観的把握し、FDの改善、教育効果の向上など貢献が期待できる。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究では、振動、モーションなどの非装着型スマートセンサを用いて、多様な学習活動を計測するシステムの開発、及び学習活動の定量化・可視化手法の研究を目的とする。初年度では、効果的な学習活動情報を提供する際、必要なフィードバック要素の分析と機能デザインを行った。次年度では、デザインした多機能フィードバックシステムの試作、学習活動の抽出・推定、並びに、予備実験を行う。また、システムの有効性評価と教育現場への応用実験を行う。提案した人間の静的な状態を計測可能な加速度、角速度、地磁気のモーションセンサ、及び動的状態を測定できるKinectセンサを用いて学習活動を記録できるヒューマンセンシングシステムを開発する。また、Weka 3データマイニングにより、理解度、集中度、覚醒度など学習状態を解析できる新たなアルゴリズムを開発する。そのほか改良をふまえ、開発したフィードバックシステムを用いて現場実験を行う。システムの安定性だけでなく、併せてアンケートも実施しながら、量的・質的データの双方を用いた十分な評価を行う。評価の結果によって、システムの改良や授業効果の改善が期待できる。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
該当なし
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