機械学習を用いた生体情報からの学習者の心的状態のリアルタイム推定と学習支援の試み

代表者名

田和辻可昌

大学

早稲田大学

チーム

早稲田大学松居辰則研究室

応募カテゴリ

学習・教育の要素技術

研究内容の概要

教授・学習過程において学習者の心的状態を把握することは教育効果・学習効果の観点から極めて重要である.本研究では,機械学習を用いて,教師の発話などの教授行為および学習者の生体情報と心的状態の関係の抽出を試みる.さらに,この学習器を用いて,学習者の心的状態のリアルタイム推定を行うシステムの構築を目指す.本システムが構築されることで,学習者の心的状態の把握における教師側への支援が可能になると考えられる.

概要説明ファイルはこちら↓
ligp2018_26_kikai

支援対象

1.支援している活動:初等教育, 中等教育, 高等教育, 企業内教育, 生涯学習, 日常的学習, インターネット学習

2.学習内容:その他 特に指定しない

3.支援の意図:メタ認知の促進

4.学習規模:個人

研究の斬新さ、独創的な点

本研究の斬新さは,(1)生理指標からリアルタイムに学習者の心的状態を推定し,(2)教師側に学習者の心的状態の時間的推移を即時的にフィードバックするという試みの新しさにある.また,独創的な点は,機械学習で獲得された入出力における写像関係を多角的に分析することで,「何が学習されたのか」という点の明確化を目指し,学習者の心的状態推定に対する説明の根拠を与えるという点にある.

研究が与える影響

学習者の心的状態は表情や行動など外的に表出されるとは限らない.生体情報などの学習者が意図せず表出する情報を用いた本システムによる心的状態推定結果は,表出された表情や行動から教師が推定する心的状態を補強・修正する役割を持つ.したがって,本システムを補助的に用いることで,教師は自身の学習者の心的状態推定方略を捉え直す機会を得られ,従来よりも高度に適応的な学習支援を行うことができるようになると考える.

研究の社会的価値

学習者の学習意欲を維持したり高めたりすることは,初等・高等教育に限らず,様々な学習活動を支える上で,社会的にみても極めて重要な課題である.学習意欲は,学習中の学習者の心的状態を適切に捉えて学習者に働きかけることで,維持・喚起することができると考えられる.本研究でのシステムは,様々な学習活動に関わる学習意欲の維持・喚起を適切に行うために必要不可欠な心的状態推定を支援するという点で社会的な価値がある.

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