ARを用いた認知・判断・操作の段階的な練習支援システム

代表者名

山元翔

大学

近畿大学

チーム

近畿大学工学部マルチメディアシステム研究室

応募カテゴリ

教育(学習)方法

研究タイトル

ARを用いた認知・判断・操作の段階的な練習支援システム

研究内容の概要

従来、運転は繰り返し慣れるという練習方法が取られていた。これは認知・操作・判断を一度に練習するものであり、学習の負荷が高い。かといって何かを見て、それに基づいて運転を判断して、そして実際に操作もこなすという活動を分けることはできない。そこで我々はARと運転のモデルを実装した学習支援システムを開発し、認知・判断・操作を個別に学習することと、それぞれの練習のフィードバックを返せるシステムを開発した。

概要説明ファイルはこちら↓
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支援対象

1.支援している活動:日常的学習, その他 車の運転

2.学習内容:学び方, その他 スキル学習

3.支援の意図:知識の習得, 理解の促進, スキルの獲得

4.学習規模:個人

研究の斬新さ、独創的な点

本研究は、運転というものの学習そのものに技術を取り入れた際、捉え方ややり方が変わるのではないかという点が新規性になる。従来、運転というものは認知・判断・操作をまとめて練習し続け、洗練する。これは実際には認知・判断・操作を分割できないことや、それぞれの段階に応じたフィードバックが困難であることが原因である。これに対して本研究はARと運転理解システムを用いて運転活動を分解し、段階的に学習できる。

研究が与える影響

従来は認知や判断は教科書でも大枠しか述べられておらず、分割の困難さから、その操作に着目して学習させることが主だった。本研究ではARと運転モデル(対象の学習モデル)により、これを分割して学習できる可能性を提示した。よって、認知・判断・操作を個別に洗練できるため、より深い質の学習を実現できる。そしてシステムがそれぞれの段階でフィードバックを返せるため、学習コストの低下も見込める。

研究の社会的価値

本演習はそもそものスキル学習の手法の一つとして、テクノロジーを用いた新たな学習方法を提案している。これにより、従来よりも認知・判断に踏み込んだ運転学習ができるため、慣れによる運転ではなく、安全な運転のための運転を意識的に行える。このことは、学習の質を深めることで、人が楽しめる活動であれば、必ずしも全て自動化ではなく、人が楽しむ余地を残したあり方というものも考察していけると考えている。

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