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本研究は、ヒューマンセンシング情報を活用し、学習状況を推測する行動認識研究である。具体的に、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行った。結果として、9軸モーションセンサを用いて、無線で学習行動をセンシングすることができた。また、ノイズ除去、特徴量抽出、機械学習を行い、98.5%の識別率で5種類の学習活動を自動的に分類することができた。さらに、EEG脳波解析により学習行動情報と学習心理状態の関連付けを行った。本研究の成果を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が期待される。
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