| 研究課題/領域番号 |
26282062
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| 研究機関 | 京都外国語大学 |
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研究代表者 |
村上 正行 京都外国語大学, マルチメディア教育研究センター, 教授 (30351258)
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| 研究分担者 |
椋木 雅之 宮崎大学, 工学部, 教授 (20283640)
遠海 友紀 京都外国語大学, 国際言語平和研究所, 嘱託研究員 (20710312)
角所 考 関西学院大学, 理工学部, 教授 (50263322)
山肩 洋子 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 研究員 (60423018)
飯山 将晃 京都大学, 学術情報メディアセンター, 准教授 (70362415)
西口 敏司 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (80362565)
豊浦 正広 山梨大学, 総合研究部, 助教 (80550780)
森村 吉貴 京都大学, 高等教育研究開発推進センター, 特定准教授 (80578279)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 授業状況の可視化 / 授業状況の推定 / アクティブラーニング / FD / 授業研究 |
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| 研究実績の概要 |
授業映像からの受講生の情報獲得及び可視化として，以下の研究を行った．まず，受講者の着座位置を，講師のノートPCやタブレット端末に搭載されたカメラから得られる映像を基に推定することを試みた．実際の講義室で撮影された講義映像から，顔画像処理によって顔領域を検出し，教室の机の情報を用いて画像処理に基づいて受講者の着座位置を推定した．
また，講義映像に対して手動でタグ付けを行う状況において，タグ付けの経験が少なくても容易に意味的なタグ付けが可能となるシステムを開発した．タグをアイコン化し，観測対象（講師，受講生，シーン）を選んでタグづけを行い，その結果の定性的把握を容易とする三次元可視化インターフェースを提案した．
受講生の学習状況の分析及び可視化として，以下の研究を行った．アクティブラーニングの授業において，映像中の受講者から映像情報に基づいて自動でグループを推定した．さらにフレーム間差分などの情報を用いて各グループの活動を推定し，活動の盛んなグループを強調して可視化することを試みた．
また，映像や音声などの情報を用いて，機械学習によって5つの授業状況の分類を自動化することを試みた．その上で，それらの結果にもとづいて，複数の授業の状況を全体的に把握できるように可視化した．
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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
授業映像からの受講生の情報獲得の方法，授業状況の分析については，おおむね順調に進んでいる．また，得られた情報の可視化についても順調に進んでいると判断している．
その一方で，学習プロセスを学生にフィードバックする学習支援システムの開発については，検討が少し遅れており，それにともなって，本システムを活用した学習支援のデザイン・実践・評価もまだ十分ではない状況である．
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| 今後の研究の推進方策 |
受講生のビヘイビアを獲得する方法の開発や受講生の状況の分析・推定については，引き続き新たな方法の検討，精度の向上に取り組んでいく予定である．
学習プロセスを学生にフィードバックする学習支援システムの開発については，これまでの可視化やインターフェースの成果に基づいて，フィードバックの方法について検討する予定である．
実際の授業のデータを用いて推定，分析，可視化を行い，学習支援の実践・評価を行っていく予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
予定と異なり，人件費・謝金が0円となっているが，今年度はデータのタグづけなどを行わなかったことによるものである．また，その他については，論文掲載料などの費用が予定より少なくてすんだことなどが理由である．
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| 次年度使用額の使用計画 |
繰越分は，国際会議における発表のための旅費および参加費，タグづけなどの謝金，論文掲載料にあてる予定である．
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