2018 Fiscal Year Annual Research Report
深い学びを支援するための機械学習に基づく授業状況・学習状況の推定と可視化
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18H01063
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| Research Institution | Kyoto University of Foreign Studies |
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Principal Investigator |
村上 正行 京都外国語大学, 外国語学部, 教授 (30351258)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
角所 考 関西学院大学, 理工学部, 教授 (50263322)
椋木 雅之 宮崎大学, 工学部, 教授 (20283640)
西口 敏司 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (80362565)
飯山 将晃 京都大学, 学術情報メディアセンター, 准教授 (70362415)
山肩 洋子 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (60423018)
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)
鳥居 朋子 立命館大学, 教育開発推進機構, 教授 (10345861)
遠海 友紀 東北学院大学, ラーニング・コモンズ, 特任助教 (20710312)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | Learning Analytics / 授業状況の可視化 / 視線情報 / 機械学習 / 学習行動 / 学習支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）授業における教員・学生の行動データ獲得として2つの研究を行った．まず，1つ目として，教員の視線情報に着目して，熟練教師の授業中の注視対象を記録し，初任教師に伝えるための装置の開発とその有効性について検証した．2つ目として，受講者の視線情報に着目して，全天球カメラ撮影した映像を視線検出が可能な没入型HMD上に表示し，これを複数の視聴者に視聴してもらうことで，受講者がどのタイミングでどの対象を見ているかという傾向を分析する手法について提案した．
（２）学生の行動データ分析として，互いに類似した挙動を生じ得るような受講者間の友人関係を，授業映像を基に推定できる可能性について検討した．受講者の挙動特徴としては，前後・左右への姿勢変化，相互の顔や同一対象への注視，近傍座席への着席の5つに注目し，受講者間でのこれらの共起度に基づいて友人関係の有無の推定を試みた．
（３）授業改善及び学習支援に活用できるシステムに関する研究を行った．これまでの研究に基づいて授業映像からの授業状況を5つのカテゴリに分類する機械学習の手法を提案し，平均75%で正しく状況を分類できることを示してきた．ただ，授業中には2つ以上の分類にまたがるようなあいまいさを含む状況が存在することから，このあいまいさを含む状況を可視化する方法を提案し，さらに，ウェブブラウザ上に映像と可視化結果を同時に提示することで授業映像の探索を支援できるようにした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
（１）授業における教員・学生の行動データ獲得，（２）学生の行動データ分析においては，計画に基づいて一定の成果を出すことができている．（３）授業改善及び学習支援の方法の開発については，やや遅れているが，インターフェイスの開発とともに，実際の授業映像およびデータの分析結果に基づいて検討していく予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
（１）授業における教員・学生の行動データ獲得，（２）学生の行動データ分析については，当初の計画通り，研究を進めていく予定である．機械学習，パターン認識の手法を用いたアルゴリズムを開発し，適用していくことを繰り返して，学生個人の認知プロセスや学習プロセスの推定及び精度の向上を試みる．（３）授業改善及び学習支援の方法の開発についても，（１）（２）で得られている結果を踏まえ，計画に基づいて開発を進めていく．
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Research Products
(6 results)
