Estimation and Visualization of Classroom and Learning Situations Based on Machine Learning to Support Deep Learning

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18H01063
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: Osaka University (2019-2022); Kyoto University of Foreign Studies (2018)
• Principal Investigator: Murakami Masayuki 大阪大学, 全学教育推進機構, 教授 (30351258)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鳥居 朋子 立命館大学, 教育開発推進機構, 教授 (10345861) ; 椋木 雅之 宮崎大学, 工学部, 教授 (20283640) ; 遠海 友紀 東北学院大学, ラーニング・コモンズ, 特任助教 (20710312) ; 角所 考 関西学院大学, 工学部, 教授 (50263322) ; 山肩 洋子 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (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, 教授 (80362565) ; 森村 吉貴 京都大学, 学術情報メディアセンター, 准教授 (80578279)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 教育データ分析 / Learning Analytics / 視線分析 / 学修履歴の可視化

Outline of Final Research Achievements

As a study to estimate the behavior of teachers and students from class videos, various behaviors of students that may occur during lectures and lecture situations based on such behaviors were obtained by overcoming differences in posture of each student in the same behavior and differences in behavior taken by each student in the same lecture situation.

We analyzed information on the line of sight of teachers and students in classes, conducted research on visualization of class situations and learning histories, and organized information that can be used to support students' learning.

Free Research Field

教育工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究課題は，教育工学分野において，大学教育を対象として情報工学の研究知見を活用した研究を行う点に特徴がある．実際の授業映像から有用な情報を自動的に付与することが可能となり，さまざまな教育・学習データの分析結果を可視化することによって，エビデンスに基づいた教育・学習支援を行うことが可能となることに意義がある．