学習支援

Learning Support

学　習　支　援

近年，各個人がスマホを持つのが当然となり，m-learningがより身近になりました．そこで，スマホで簡単に学習できる環境を，より効率的かつ，継続しやすくなるような学習支援システムの開発を行っています．本研究室では特に，4択回答時に学習者が理解して回答しているのか，勘で回答しているのかといった確信度の推定や，日々の操作ログから最適な復習通知タイミングの検討，その他，様々なスマートデバイスを用いた最新の学習支援の実現を行っています．

研究テーマ例

4択問題に対する回答者の確信度推定，m-learningにおける最適な通知タイミング，AI/IoTの教材開発，等

研究業績（抜粋）

• Touch-typing detection using eyewear: toward realizing a new interaction for typing applications, Sensors, 2019.
• Estimation of degree of retention and subjective difficulty of four-choice English vocabulary questions using a wearable device, TENCON 2018, Jeju, Korea, 2018.
• Stroked finger recognition using a wearable device while typing, CIIS 2019, Bangkok, Thailand, 2019.

Retention Estimation

確　信　度　推　定

 特に英単語四択学習を対象に学習者の確信度推定手法を開発しています．一般的に，迷いのある回答時には回答時間が長くなる特徴に加えて，ウェアラブルデバイスを着用して学習し，眼電位から計測できる特徴量を加えることで確信度推定の高精度化を図りました．

 最近では，個人ごとに異なる傾向を緩和する個人依存低減手法の開発や，学習時の学習者の行動状態と学習効率の影響調査などにも取り組んでいます．

科研費 若手研究B, "生体情報に基づく学習者状態に応じた自主学習支援システムの開発", 2016.4 - 2019.3.

科研費 若手研究, "コンテキストアウェアネス技術を応用した個人適応型自主学習支援基盤の開発", 2019.4 - 2022.3.

"ウェアラブルデバイスを用いた英単語４択課題における確信度合いおよび主観的難易度の推定", 情報処理学会論文誌, Vol. 16, No. 8, pp. 1306-1318, 2020.8.

Activity Recognition for Learning Support

行　動　認　識

 行動認識技術を活用した学習支援システム開発にも取り組んでいます．下記文献２では，タッチタイピング練習時に眼鏡型ウェアラブルデバイスを着用することで，タッチタイピングの可否を判定する手法を開発しました．下記文献３では，タイピング練習時にリストバンド型ウェアラブルデバイスを着用することで，打鍵した指の検出を行う手法を開発しました．

科研費 基盤研究C [分担], 4,290千円, "社会課題を解決できるAI/IoT技術者育成のための実践的演習教材の開発", 2020.4 - 2024.3.

"Touch-typing detection using eyewear: toward realizing a new interaction for typing applications", Sensors, Vol. 19, Issue. 9, ID. 2022, pp. 1-15, 2019.4. (IF2018:3.031)

"Finger recognition using a wearable device while typing", The 2nd International Conference on Computational Intelligence and Intelligent Systems (CIIS 2019), Bangkok, Thailand, 2019.11.