ウエダ　マユミ   Ueda Mayumi   上田　真由美    所属   追手門学院大学  経営学部 経営学科    職種   教授
研究期間	2019/06/28～2022/03/31
研究課題	マンガ教材学習過程の生体情報解析に基づく個別適応型学習システムの構築
実施形態	科学研究費補助金
研究委託元等の名称	日本学術振興会
研究種目名	挑戦的研究(萌芽)
研究機関	大阪大学
研究者・共同研究者	白井 詩沙香,ORLOSKY JASON,長瀧 寛之,武村 紀子,上田 真由美
概要	本研究では，マンガ教材による学習時の生体情報から学習者の理解度を推定し，学習者一人一人に適した学びを提供することを目的に，マンガ教材読書時の主観的難易度推定モデルとその推定結果に基づき学習支援を行う個別適応型学習システムの構築と評価を行う。本研究の目的を達成するために，2021年度は主に以下の2点に取り組んだ。 (1) 主観的難易度推定モデルの構築 2020年度に構築した主観的難易度推定モデルの精度向上のために，アイトラッキング機能を搭載したHMDであるVIVE pro eyeを用いて追加のデータ収集実験を行った。さらに，マンガ教材読書時の学習行動を表現するための特徴量として，2020年度までに検討した「視線停留点と視線の交点の距離」と「視線停留点の滞留情報」の2つの特徴量に加え，新たにマンガ教材読書時の視線の移動に着目した特徴量を検討した。提案特徴量の有効性を検証するために，コマ単位，ページ単位で各特徴量を抽出し，サポートベクターマシンとランダムフォレストによる難易度推定を行った結果，先行研究で提案されてきた特徴量のみを使った場合と比べ，推定精度を改善できることを確認した。 (2) 主観的難易度推定モデルを活用した個別適応型学習システムの検討 構築した主観的難易度推定モデルを活用した個別適応型学習システムの実現に向け，個別適応型学習システムの仕様および評価のための実験デザインについて検討した。また，現在の主観的難易度推定モデルは特徴量の算出に時間がかかり，リアルタイムでの推定に課題があるため，精度を落とさずに推定を行うための実装方法についても検討を行った。
PermalinkURL	https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19K21763