2017 Fiscal Year Annual Research Report
Support of improving proficiency in repetitive motor-skills
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15K01072
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
松浦 健二 徳島大学, 情報センター, 教授 (10363136)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Karungaru Stephe 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師 (70380110)
後藤田 中 香川大学, 総合情報センター, 助教 (40633095)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | メディアの活用 / 身体スキル開発支援 / 縄跳び運動学習 / フラフープ運動学習 / 同期的支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
反復運動を対象として，人間の運動スキル開発の支援手法を研究している．平成29年度は，研究期間の最終年度であり，それまでの個々の課題間での研究連携を行いつつ，計画していた統合運動学習支援の研究を進めてきた．また，個々の課題に関しても派生した研究が進んでいる．これらは，ジャーナル論文や国際会議発表，国内学会全国大会や研究会など多数の貢献に繋がった．
本研究では，反復運動タスクとしての全身統合運動に対し，以下の研究実績を得た．
(1) 個々の身体部位運動を観測すると，セグメント化された運動単位の間に位相のずれがある．この位相のずれも一定のばらつきの中で周期的に伸縮する．この伸縮を軽減させることが，反復運動の安定化につながると考え，そのモニタリングと学習者へのフィードバックを行う環境を設計・構築した．運動学習に対しリアルタイムにシステム支援を行う困難さに対して，センサーからの分析・フィードバック処理をなるべく即時に行うには，ある程度の予測に基づいたシステムの動作原理を要する．このため，固定的な予測に基づく支援と，限定的でも動的な支援の二つのシステムを設計，開発し，それぞれ論文，国際会議論文として発表した．これらは主に縄跳びを対象に適用した．
(2) 周期性のある反復運動における周期のばらつきに対しては，そのばらつきを軽減する方向にシステムが働きかける戦略をとる必要がある．そこで，学習者の運動を観測しながら，その運動から予測される運動タイミングを，標準的なタイミングに近づけるための誘導を行うシステムを開発し，フラフープ運動を対象に適用を行った．
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