表題番号：2018K-357
日付：2019/04/08
研究課題機械学習による学習者の生体情報からの心的状態の推定と可視化システムの有効性の実証
| 研究者所属（当時） | 資格 | 氏名 | |
|---|---|---|---|
| （代表者） | 人間科学学術院 人間科学部 | 教授 | 松居 辰則 |
| （連携研究者） | 人間科学学術院 | 助手 | 田和辻可昌 |
- 研究成果概要
- 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，教師の発話および学習者の生理指標と心的状態の関係の抽出を試みた．またリアルタイム学習支援のモックアップ実験を行なった．学習者の生理指標については，NIRS・脳波・呼吸・皮膚コンダクタンス・容積脈波を取得した．一方，学習者の心的状態はAchievement Emotions Questionnaire：AEQを用いて，9つの感情状態で抽出された．そして，深層学習を用いることで，高い精度で教師の発話と学習者の生体情報から心的状態の推定が可能であることが示唆された．またモックアップ実験の結果，本研究の目指す学習支援システムが有効である可能性が示唆された．